-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathrun_encoders_nc.sh
52 lines (26 loc) · 2.7 KB
/
run_encoders_nc.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
#!/bin/bash
echo "running experiments."
# pamap2
# with and without augmentation
python meta-training.py --dataset=pamap2 --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=pamap2 --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --model 'maml'
python meta-training.py --dataset=pamap2 --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=pamap2 --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --model 'maml'
# ucihar
# with and without augmentation
python meta-training.py --dataset=ucihar --scenario=nc --steps=30000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=ucihar --scenario=nc --steps=30000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --model 'maml'
python meta-training.py --dataset=ucihar --scenario=nc --steps=30000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=ucihar --scenario=nc --steps=30000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --model 'maml'
# hapt
# with and without augmentation
python meta-training.py --dataset=hapt --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=hapt --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --model 'maml'
python meta-training.py --dataset=hapt --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=hapt --scenario=nc --steps=25000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --model 'maml'
# dsads
# with and without augmentation
python meta-training.py --dataset=dsads --scenario=nc --steps=20000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=dsads --scenario=nc --steps=20000 --plot --reset --new_seed --runs=5 --model 'maml'
python meta-training.py --dataset=dsads --scenario=nc --steps=20000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --random --model 'oml'
python meta-training.py --dataset=dsads --scenario=nc --steps=20000 --plot --reset --augmentation ['Jitter','Scale','Perm','TimeW','MagW'] --new_seed --runs=5 --model 'maml'