-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 5
/
Copy pathscript_classification.sh
executable file
·189 lines (120 loc) · 6.3 KB
/
script_classification.sh
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
#EXP1: CIFAR-100-SC
#EWC
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach ewc --lamb 40000 --seed 0
#EWC+CPR
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach ewc --lamb 40000 --lamb1 1.5 --seed 0
#EWC+AFEC
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach afec_ewc --lamb 40000 --lamb_emp 1 --seed 0
#EWC+CoSCL(w/o TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach ewc_coscl --lamb 40000 --lamb1 0.02 --seed 0
#EWC+CoSCL(w/ TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach ewc_coscl --lamb 40000 --lamb1 0.02 --use_TG --s_gate 100 --seed 0
#MAS
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach mas --lamb 16 --seed 0
#MAS+CPR
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach mas --lamb 16 --lamb1 1.5 --seed 0
#MAS+AFEC
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach afec_MAS --lamb 16 --lamb_emp 1 --seed 0
#MAS+CoSCL(w/o TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach mas_coscl --lamb 16 --lamb1 0.02 --seed 0
#MAS+CoSCL(w/ TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach mas_coscl --lamb 16 --lamb1 0.02 --use_TG --s_gate 100 --seed 0
#RWALK
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach rwalk --lamb 128 --seed 0
#SI
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach si --lamb 8 --seed 0
#HAT
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach hat --gamma 500 --smax 200 --seed 0
#HAT+CoSCL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach hat_coscl --gamma 500 --smax 200 --seed 0
#AGS-CL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach gs --lamb 3200 --mu 10 --rho 0.3 --eta 0.9 --seed 0
#AGS-CL+CoSCL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach gs_coscl --lamb 3200 --mu 10 --rho 0.3 --eta 0.9 --seed 0
#Experience Replay(ER)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach er --seed 0
#ER+CoSCL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach er_coscl --seed 0
#Finetune
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_sc_5 --approach ft --seed 0
#EXP2: CIFAR-100-RS
#EWC
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach ewc --lamb 10000 --seed 0
#EWC+CPR
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach ewc --lamb 10000 --lamb1 1.5 --seed 0
#EWC+AFEC
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach afec_ewc --lamb 10000 --lamb_emp 1 --seed 0
#EWC+CoSCL(w/o TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach ewc_coscl --lamb 10000 --lamb1 0.02 --seed 0
#EWC+CoSCL(w/ TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach ewc_coscl --lamb 10000 --lamb1 0.02 --use_TG --s_gate 100 --seed 0
#MAS
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach mas --lamb 4 --seed 0
#MAS+CPR
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach mas --lamb 4 --lamb1 1.5 --seed 0
#MAS+AFEC
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach afec_MAS --lamb 4 --lamb_emp 1 --seed 0
#MAS+CoSCL(w/o TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach mas_coscl --lamb 4 --lamb1 0.02 --seed 0
#MAS+CoSCL(w/ TG)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach mas_coscl --lamb 4 --lamb1 0.02 --use_TG --s_gate 100 --seed 0
#RWALK
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach rwalk --lamb 6 --seed 0
#SI
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach si --lamb 10 --seed 0
#HAT
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach hat --gamma 500 --smax 200 --seed 0
#HAT+CoSCL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach hat_coscl --gamma 500 --smax 200 --seed 0
#AGS-CL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach gs --lamb 1600 --mu 10 --rho 0.3 --eta 0.9 --seed 0
#AGS-CL+CoSCL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach gs_coscl --lamb 1600 --mu 10 --rho 0.3 --eta 0.9 --seed 0
#Experience Replay(ER)
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach er --seed 0
#ER+CoSCL
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach er_coscl --seed 0
#Finetune
python3 ./main.py --experiment split_cifar100_rs_5 --approach ft --seed 0
#EXP3: CUB-200-2011
#EWC
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer ewc --lamb 1 --tasknum 10 --seed 0
#EWC+CPR
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer ewc --lamb 1 --lamb1 1 --tasknum 10 --seed 0
#EWC+AFEC
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer afec_ewc --lamb 1 --lamb_emp 0.001 --tasknum 10 --seed 0
#EWC+CoSCL
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer ewc_coscl --lamb 1 --lamb1 0.0001 --s_gate 100 --tasknum 10 --seed 0
#MAS
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer mas --lamb 0.01 --tasknum 10 --seed 0
#MAS+CPR
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer mas --lamb 0.01 --lamb1 0.01 --tasknum 10 --seed 0
#MAS+AFEC
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer afec_mas --lamb 0.01 --lamb_emp 0.001 --tasknum 10 --seed 0
#MAS+CoSCL
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer mas_coscl --lamb 0.01 --lamb1 0.0001 --s_gate 100 --tasknum 10 --seed 0
#RWALK
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer rwalk --lamb 25 --tasknum 10 --seed 0
#SI
python3 ./main.py --dataset CUB200 --trainer si --lamb 0.4 --tasknum 10 --seed 0
#EXP4: Tiny-ImageNet
#EWC
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer ewc --lamb 80 --tasknum 10 --seed 0
#EWC+CPR
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer ewc --lamb 80 --lamb1 0.6 --tasknum 10 --seed 0
#EWC+AFEC
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer afec_ewc --lamb 80 --lamb_emp 0.1 --tasknum 10 --seed 0
#EWC+CoSCL
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer ewc_coscl --lamb 320 --lamb1 0.001 --s_gate 100 --tasknum 10 --seed 0
#MAS
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer mas --lamb 0.1 --tasknum 10 --seed 0
#MAS+CPR
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer mas --lamb 0.1 --lamb1 0.1 --tasknum 10 --seed 0
#MAS+AFEC
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer afec_mas --lamb 0.1 --lamb_emp 0.1 --tasknum 10 --seed 0
#MAS+CoSCL
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer mas_coscl --lamb 0.1 --lamb1 0.001 --s_gate 100 --tasknum 10 --seed 0
#RWALK
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer rwalk --lamb 5 --tasknum 10 --seed 0
#SI
python3 ./main.py --dataset tinyImageNet --trainer si --lamb 0.8 --tasknum 10 --seed 0