Pytorch SWA

kaggle2020-06-13 更新2024-03-08 收录

深度学习

模型优化

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/yassinealouini/pytorch-swa 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

The torchcontrib implementation of SWA for pytorch

适用于PyTorch的、基于torchcontrib库的随机权重平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）实现

创建时间：

2020-06-13

NAS-Bench-360

神经架构搜索

深度学习

NAS-Bench-360是由多伦多大学的研究团队开发的一个包含10个不同任务的数据集，用于评估神经架构搜索（NAS）方法在超越传统研究领域的多样性任务上的性能。该数据集涵盖了多种应用领域、数据集大小、问题维度和学习目标，特别设计以适应现代卷积神经网络（CNN）搜索方法。数据集的核心在于其任务导向的特性，旨在评估不同NAS方法和搜索空间在广泛领域的表现。此外，数据集还提供了两个任务的预计算性能结果

arXiv2023-01-20 更新510

Table_1_Deep learning strategies for addressing issues with small datasets in 2D materials research: Microbial Corrosion.XLSX

二维材料

深度学习

Protective coatings based on two dimensional materials such as graphene have gained traction for diverse applications. Their impermeability, inertness, excellent bonding with metals, and amenability t

frontiersin.figshare.com2023-06-21 更新190

LiveDRBench

深度学习

知识发现

LiveDRBench是一个用于评估深度研究（DR）系统性能的新基准，包含100个具有挑战性的科学主题和公共兴趣事件的任务。数据集包含了任务提示以及地面真实JSON，其中包含了应该发现的声明和参考文献。该基准旨在与Github仓库一起使用，以促进结果的再现和该领域的进一步研究。

Hugging Face2025-08-08 更新100

CNN Weights

卷积神经网络

深度学习

This are the weights for the CNN model

DataCite Commons2024-12-27 更新420

Multi-user activity recognition database (First part)

人机协作

深度学习

First part of the data repository related to the publication "Towards Multi-User Activity Recognition through Facilitated Training Data and Deep Learning for Human-Robot Collaboration Applications". T

DataCite Commons2023-10-23 更新120

Pytorch SWA

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相关数据集