dar-tau/test-test

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dataset_info:
features:
- name: logit_loss
dtype: float64
- name: log_kl_loss
dtype: float64
- name: mask_weight
dtype: float64
- name: probe_loss
dtype: float64
- name: top_k_acc
dtype: float64
- name: attention_maps
sequence: float32
- name: attention_maps_shape
sequence: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 83472
num_examples: 3
download_size: 11666
dataset_size: 83472
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---

数据集信息：
特征字段：
- 名称：对数几率损失（logit_loss），数据类型：64位浮点数
- 名称：对数KL散度损失（log_kl_loss），数据类型：64位浮点数
- 名称：掩码权重（mask_weight），数据类型：64位浮点数
- 名称：探针损失（probe_loss），数据类型：64位浮点数
- 名称：Top-K准确率（top_k_acc），数据类型：64位浮点数
- 名称：注意力映射图（attention_maps），数据类型：32位浮点数序列
- 名称：注意力映射图形状（attention_maps_shape），数据类型：64位整数序列
数据集划分：
- 名称：训练集（train），字节数：83472，样本数量：3
下载大小：11666
数据集总大小：83472
配置项：
- 配置名称：默认配置（default），数据文件：
- 划分：训练集（train），路径：data/train-*

原始信息汇总

数据集信息

特征

• logit_loss: 数据类型为 float64
• log_kl_loss: 数据类型为 float64
• mask_weight: 数据类型为 float64
• probe_loss: 数据类型为 float64
• top_k_acc: 数据类型为 float64
• attention_maps: 数据类型为 float32 的序列
• attention_maps_shape: 数据类型为 int64 的序列

数据分割

• train: 包含 3 个样本，占用 83472 字节

数据集大小

• 下载大小: 11666 字节
• 数据集大小: 83472 字节

配置

• default:
  • 数据文件路径: data/train-*