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Uma Visão Geral do Cenário do Data-Loader: Resultados Numéricos Cont.

por The Serialization Publication2m2024/06/04

Muito longo; Para ler

Neste artigo, os pesquisadores destacam os dataloaders como a chave para melhorar o treinamento de ML, comparando bibliotecas em termos de funcionalidade, usabilidade e desempenho.

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Autores:

(1) Iason Ofeidis, Departamento de Engenharia Elétrica, e Instituto Yale para Ciência de Redes, Universidade de Yale, New Haven {Contribuição igual};

(2) Diego Kiedanski, Departamento de Engenharia Elétrica, e Instituto Yale para Ciência de Redes, Universidade de Yale, New Haven {Contribuição igual};

(3) Leandros TassiulasLevon Ghukasyan, Activeloop, Mountain View, CA, EUA, Departamento de Engenharia Elétrica, e Instituto Yale para Ciência de Redes, Universidade de Yale, New Haven.