Jan 01, 1970
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Ein Überblick über die DataLoader-Landschaft: Numerische Ergebnisse, Fortsetzung.
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In diesem Artikel heben Forscher Dataloader als Schlüssel zur Verbesserung des ML-Trainings hervor und vergleichen Bibliotheken hinsichtlich Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit und Leistung.Autoren:
(1) Iason Ofeidis, Department of Electrical Engineering und Yale Institute for Network Science, Yale University, New Haven {Gleicher Beitrag};
(2) Diego Kiedanski, Department of Electrical Engineering und Yale Institute for Network Science, Yale University, New Haven {Gleicher Beitrag};
(3) Leandros TassiulasLevon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, USA, Fakultät für Elektrotechnik und Yale Institute for Network Science, Yale University, New Haven.
Linktabelle
- Zusammenfassung und Einleitung
- Datenlader
- Versuchsaufbau
- Numerische Ergebnisse
- Diskussion
- Ähnliche Projekte
- Schlussfolgerung, Danksagungen und Referenzen
- A. Numerische Ergebnisse, Fortsetzung
A. NUMERISCHE ERGEBNISSE, FORTSETZUNG
In diesem Anhang fügen wir eine Sammlung von Plots ein, für die wir auf den Kernseiten des Artikels keinen Platz hatten.
Dieses Dokument ist auf Arxiv unter der CC 4.0-Lizenz verfügbar .
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