基于保持失效条件下的神经网络推理准确率数据
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=67d50fb7195d260905af9bcd&type=1
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资源简介：
该数据集主要面向基于STT-MRAM的存算一体化硬件设计中保持失效（Retention Failure）对系统推理精度的评估需求，适用于存储技术研发及神经网络鲁棒性分析。保持失效指器件在一定时间后可能会失去数据保存能力，具体表现为MTJ发生阻值状态翻转。数据集记录了不同阵列大小、失效比例下神经网络推理的准确率变化情况，涵盖多个神经网络模型（LeNet-5、AlexNet、VGG-11、ResNet-18、MobileNetV2）。
提供机构：
中国人民解放军国防科技大学
