Data-free Knowledge Distillation
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코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/kite99520/dialsummfactcorr
공식 코드https://github.com/klusai/tinyfabulist
공식 코드TF1-EN-3M: Three Million Synthetic Moral Fables for Training Small, Open Language Models
https://github.com/kmsamuel/cl-for-engineering-release
공식 코드Continual Learning Strategies for 3D Engineering Regression Problems: A Benchmarking Study
https://github.com/kmzzhang/deepCR-paper
공식 코드https://github.com/knodle/knodle
공식 코드https://github.com/knowledgetechnologyuhh/goal_conditioned_RL_baselines
공식 코드https://github.com/kota-dohi/dcase2022_task2_baseline_ae
공식 코드https://github.com/kota-dohi/dcase2022_task2_baseline_mobile_net_v2
공식 코드https://github.com/koushiksrivats/robust-concept-erasing
공식 코드STEREO: Towards Adversarially Robust Concept Erasing from Text-to-Image Generation Models
https://github.com/koutchemecharles/gaied_nips23
공식 코드https://github.com/kpeng9510/hopadiff
공식 코드https://github.com/kpriyanshu256/polyglo-toxicity-prompts
공식 코드https://github.com/kratzert/caravan
공식 코드Caravan MultiMet: Extending Caravan with Multiple Weather Nowcasts and Forecasts
https://github.com/kratzert/ealstm_regional_modeling
공식 코드https://github.com/kristian10007/convgen
공식 코드https://github.com/krystalan/goal
공식 코드GOAL: Towards Benchmarking Few-Shot Sports Game Summarization
https://github.com/kth-rpl/dynamicmap_benchmark
공식 코드https://github.com/kuleens/vlmbiaseval
공식 코드debiaSAE: Benchmarking and Mitigating Vision-Language Model Bias
https://github.com/kuluhan/pre-dfkd
공식 코드Robust and Resource-Efficient Data-Free Knowledge Distillation by Generative Pseudo Replay
https://github.com/kurbanintelligencelab/multicrystalspectrumset
공식 코드https://github.com/kw90/ctw_translation_toolchain
공식 코드https://github.com/kxplaug/taa-bench
공식 코드https://github.com/kylelo/roofdiffusion
공식 코드RoofDiffusion: Constructing Roofs from Severely Corrupted Point Data via Diffusion
https://github.com/kyleseelman/vqa_accessibility
공식 코드https://github.com/kyungmi-lee/eval-adv-robustness
공식 코드Rethinking Empirical Evaluation of Adversarial Robustness Using First-Order Attack Methods
https://github.com/l3cube-pune/MarathiNLP
공식 코드https://github.com/l3g5/impossible-bench
공식 코드https://github.com/lab-emi/opendpd
공식 코드https://github.com/lacava/ode-strogatz
공식 코드Contemporary Symbolic Regression Methods and their Relative Performance
https://github.com/lakpa-tamang9/margin_ood
공식 코드Margin-bounded Confidence Scores for Out-of-Distribution Detection
https://github.com/lalasray/dmcb
공식 코드Selecting the motion ground truth for loose-fitting wearables: benchmarking optical MoCap methods
https://github.com/lamalab-org/chem-bench
공식 코드https://github.com/lamalab-org/chembench
공식 코드https://github.com/lamalab-org/mattext
공식 코드MatText: Do Language Models Need More than Text & Scale for Materials Modeling?
https://github.com/land-fbk/benchmark-gen-explanations
공식 코드출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.