異なるディープラーニングフレームワークを使用したニューラルネットワークのトレーニングは、同じニューラルネットワークアーキテクチャと、学習率や最適化アルゴリズムの選択などの同一のトレーニングハイパーパラ

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/31 14:31

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4707668586746195714/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.12768v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.12768v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.12768v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">CrossedWires：構文的には同等であるが意味的に異なる深層学習モデルのデータセット</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/python">python</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">異なるディープラーニングフレームワークを使用したニューラルネットワークのトレーニングは、同じニューラルネットワークアーキテクチャと、学習率や最適化アルゴリズムの選択などの同一のトレーニングハイパーパラ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210831#bookmark-4707668586746195714"><span class="datetime-body">2021/08/31 14:31</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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