kjj0/cifar10-multirun-logits-60k
收藏Hugging Face2023-12-21 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/kjj0/cifar10-multirun-logits-60k
下载链接
链接失效反馈官方服务：
资源简介：
该数据集包含了61,565个独立且相同训练的ResNets模型在CIFAR-10测试集上产生的logit输出。数据集的主要用途是研究神经网络训练的统计特性，并提供了一个示例代码来绘制前500个训练模型的准确率直方图。数据集的生成过程包括使用1,000个A100小时的GPU时间运行训练脚本61,565次，每次运行使用相同的超参数但不同的训练随机性（如模型初始化、数据顺序和数据增强）。数据集文件包括一个形状为(61565, 10000, 10)的fp16张量`logits.npy`，表示每个模型在每个测试样本上的logit输出，以及一个形状为(10000,)的标签文件`labels.npy`，表示每个测试样本的标签。
该数据集包含了61,565个独立且相同训练的ResNets模型在CIFAR-10测试集上产生的logit输出。数据集的主要用途是研究神经网络训练的统计特性，并提供了一个示例代码来绘制前500个训练模型的准确率直方图。数据集的生成过程包括使用1,000个A100小时的GPU时间运行训练脚本61,565次，每次运行使用相同的超参数但不同的训练随机性（如模型初始化、数据顺序和数据增强）。数据集文件包括一个形状为(61565, 10000, 10)的fp16张量`logits.npy`，表示每个模型在每个测试样本上的logit输出，以及一个形状为(10000,)的标签文件`labels.npy`，表示每个测试样本的标签。
提供机构：
kjj0
原始信息汇总
cifar10-multirun-logits-60k
数据集概述
该数据集包含61,565个独立且相同训练的ResNet模型在CIFAR-10测试集上生成的logit输出。
数据文件
logits.npy: 一个形状为(61565, 10000, 10)的fp16张量，其中logits[34211, 2341, 0]表示第34,211个训练模型对CIFAR-10测试集第2,341个样本预测的第一个logit（对应于airplane类）。labels.npy: 一个形状为(10000,)的标签列表，包含10,000个样本的标签，范围从0到9。
数据生成
数据集是通过使用1,000 A100-小时运行训练脚本61,565次生成的，每次运行使用相同的超参数但训练随机性（模型初始化、数据顺序和数据增强）不同。
数据用途
该张量可用于学习神经网络训练的统计性质。相关研究已在这篇论文中进行。
数据集示例
使用torchvision.datasets.CIFAR10的顺序来恢复第i个样本：
python
image, label = torchvision.datasets.CIFAR10(/tmp, train=False)[i]
