Repository navigation
Expand file tree
/
Copy pathcommand.sh
More file actions
218 lines (159 loc) · 29.5 KB
/
Copy pathcommand.sh
File metadata and controls
218 lines (159 loc) · 29.5 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
########################################################################
###### Table 1: Results with 16-partitioned ResNet-32 on CIFAR-10 ######
########################################################################
########################
#### Quick Start ####
########################
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
#########################################################
###### Table 2: Results with ResNet-32 on CIFAR-10 ######
#########################################################
## ResNet-32 + ContSup[E](contrast) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
## ResNet-32 + ContSup[E](softmax) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
## ResNet-32 + ContSup[R1E](contrast) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
## ResNet-32 + ContSup[R1E](softmax) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
######################################################################
###### Table 3: Results with ResNet-110 on CIFAR-10/STL-10/SVHN ######
######################################################################
## ResNet-110 + ContSup[R1E](contrast) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
## ResNet-110 + ContSup[R1E](softmax) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
## ResNet-110 + ContSup[R1E](contrast) => STL-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
## ResNet-110 + ContSup[R1E](softmax) => STL-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset stl10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
## ResNet-110 + ContSup[R1E](contrast) => SVHN ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
## ResNet-110 + ContSup[R1E](softmax) => SVHN ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset svhn --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
##############################################################
###### Figure 4: Results with ResNet-32/110 on CIFAR-10 ######
##############################################################
## ResNet-32 + ContSup[E]* (memory balance) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
## ResNet-110 + ContSup[E]* (memory balance) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --balanced_memory True --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 3 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --balanced_memory True --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 110 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --balanced_memory True --context_mode E
#################################################################
###### Figure 5: Ablation study with ResNet-32 on CIFAR-10 ######
#################################################################
## ResNet-32 + GDL => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
## ResNet-32 + ContSup[E] => CIFAR-10 #
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
## ResNet-32 + ContSup[R1] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
## ResNet-32 + ContSup[R1E] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
## ResNet-32 + GDL(decoder) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0 --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0 --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0 --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0 --h_reconstruct True
## ResNet-32 + ContSup[E](decoder) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E --h_reconstruct True
## ResNet-32 + ContSup[R1](decoder) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1 --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1 --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1 --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1 --h_reconstruct True
## ResNet-32 + ContSup[R1E](decoder) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E --h_reconstruct True
## ResNet-32 + ContSup[E](contrast) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
## ResNet-32 + ContSup[R1](contrast) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
## ResNet-32 + ContSup[R1E](contrast) => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 2 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 4 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode contrast --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1E
#########################################################
###### Table 4: Results with ResNet-32 on CIFAR-10 ######
#########################################################
## ResNet-32 + baseline[R0] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R0
## ResNet-32 + ContSup[E] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode E
## ResNet-32 + ContSup[R1] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R1
## ResNet-32 + ContSup[R2] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R2
## ResNet-32 + ContSup[R4] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R4
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R4
## ResNet-32 + ContSup[R8] => CIFAR-10 #
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 8 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R8
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R8
## ResNet-32 + ContSup[R16] => CIFAR-10 ##
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset cifar10 --model resnet --layers 32 --droprate 0.0 --cos_lr --local_module_num 16 --local_loss_mode cross_entropy --aux_net_widen 1 --aux_net_feature_dim 128 --aux_net_config 1c2f --context_mode R16