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Data Ablation
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Data Ablation is the study of change in data, and its effects in the performance of Neural Networks.
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/MMehdiMousavi/AIP
공식 코드AI Playground: Unreal Engine-based Data Ablation Tool for Deep Learning
https://github.com/chaojianyu/understanding-robust-overfitting
공식 코드Understanding Robust Overfitting of Adversarial Training and Beyond
https://github.com/clarana/ez-data-ablations
공식 코드Scalable Data Ablation Approximations for Language Models through Modular Training and Merging
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.