CrossedWires
收藏arXiv2021-08-29 更新2024-07-30 收录
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https://github.com/maxzvyagin/crossedwires
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资源简介：
CrossedWires数据集包含在PyTorch和Tensorflow两个流行深度学习框架中，使用CIFAR10图像训练的VGG16、ResNet50和DenseNet121三种计算机视觉架构模型。该数据集通过HyperSpace搜索算法建议的400组超参数进行训练，旨在揭示语法上等价但语义上不同的模型之间的差异。
The CrossedWires dataset includes three computer vision models—VGG16, ResNet50, and DenseNet121—trained on CIFAR10 images across the two popular deep learning frameworks, PyTorch and TensorFlow. Trained with 400 sets of hyperparameters recommended by the HyperSpace search algorithm, this dataset aims to uncover discrepancies between models that are syntactically equivalent yet semantically distinct.
创建时间：
2021-08-29
原始信息汇总
CrossedWires 数据集概述
数据集大小
- 压缩后大小：324 GB
- 解压后大小：340 GB
数据集格式
- 提供完整数据集的 ZIP 文件下载链接：下载链接
数据集许可
- 数据集采用 CC-BY-4.0 许可
