H11-M11.zip
データセットの概要より
Drop2Sparse為改良的 資料集蒸餾 (Dataset Distillation, DD) 方法，透過 隨機稀疏化 (random sparsification) 已訓練完成的模型，產生具多樣性與正則化效果的子網路，進而提升合成資料集的品質與泛化能力。其用途為： • 分類任務：影像分類基準（CIFAR-10/100, ImageNet-10/100） •...
Source: H11-M11_以數據蒸餾為基礎的小樣本學習方法
追加情報
| フィールド | 値 |
|---|---|
| 最終更新日 | 2025 / 10月 / 31, |
| メタデータ最終更新日時 | 2025 / 9月 / 30, |
| 作成日 | 2025 / 9月 / 30, |
| データ形式 | application/zip |
| ライセンス | Other (Non-Commercial) |
| created | 2 月前 |
| format | ZIP |
| id | 61b0f1f4-ac8f-48f3-9dbf-103dbc52004e |
| last modified | 1 月前 |
| md5 | 08e7da5b99392cc88eef3f0488b555dc |
| mimetype | application/zip |
| on same domain | True |
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| proxy url | https://scidm.nchc.org.tw/ja/dataset/a5141548-b5ff-48dc-9cae-40b576f9aa3c/resource/61b0f1f4-ac8f-48f3-9dbf-103dbc52004e/nchcproxy/H11-M11.zip |
| revision id | 4766a328-ecb8-48dc-b0f4-407a77d5235d |
| sha256 | bb92711496aac40c7ac14b453413df6d00812895a75e3354a04790b99d2b6331 |
| size | 356.4 KiB |
| state | active |
| url type | upload |
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