NASBench Pickle-based Datasets

NIAID Data Ecosystem2026-05-10 收录

神经网络架构

NAS基准测试

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

Pickle-based NASBench datasets

创建时间：

2025-10-18

Wake Vision

TinyML

神经网络架构

Wake Vision数据集是一个用于TinyML系统研究的新颖数据集，由Technical University of Denmark和Microsoft共同创建。该数据集设计用于探索数据配置对TinyML系统性能的影响。数据集内容涵盖了不同时间和硬件约束下TinyML系统的表现，旨在解决如何通过数据感知优化提升TinyML系统效率的问题。尽管具体的数据量未在论文中明确，但该数据集被用于验证提出

arXiv2025-02-18 更新210

carlosqsw/ONNX-Bench

神经网络架构

性能评估

ONNX-Bench是一个包含649,596个神经网络架构的大型基准数据集，这些架构采用统一的ONNX格式，并伴有性能标签。数据集跨越多个NAS搜索空间，支持在CIFAR-10上进行一致性评估，并具有丰富的架构多样性，包括基于单元和分层的架构。数据集经过预简化处理，适合用于性能预测、零样本迁移和通用代理模型训练。

Hugging Face2025-10-12 更新110

nasbench-x11-models-v0.5.zip

神经网络架构

代理模型

Surrogate models for darts, nasbench-101, and nasbench-nlp search space to output full training curves.

DataCite Commons2021-12-08 更新60

ResNeXt-50 32 X 4d

神经网络架构

迁移学习

Pretrained ResNeXt-50 32x4d architecture | To be used for transfer learning

kaggle2021-02-18 更新130

四维并行训练系统运行日志

神经网络架构

并行训练系统

本数据集记录了创新的“超网-子网”（Supernet-Subnet）四维并行训练系统的运行状态。该系统在传统三维并行（数据、张量、流水线）的基础上，引入了“子网搜索”作为第四个并行维度，旨在解决神经网络架构搜索（NAS）在大模型场景下的效率问题。日志数据生成于 2025 年 1 月，记录了在动态搜索空间中并行训练和评估数亿级子网的过程。数据详细展示了各搜索阶段（Stage）处理子网批次的时间开销及

国家基础学科公共科学数据中心60

NASBench Pickle-based Datasets

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