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FairAC 的再现性研究
这项工作旨在通过调查原始论文的结果来验证论文 “在缺失属性图上的公平属性完成”（作者：Guo、Chu 和 Li，arXiv：2302.12977）中的声明。我们发现 FairAC 可以应用于各种数据集和敏感属性，并提供证据表明 FairAC
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a month ago
任意长度的加法泛化
本文介绍了一种新的训练方法，使得小型 Transformer 模型可以将两位数的加法推广到具有未知位数的数字，该方法模仿了一种常见的手动大数相加的技术，为我所知，这种方法以前没有在文献中探讨过，所有结果都可复现，相应的 R 代码可在 htt
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a month ago
PyABSA: 一个模块化框架用于可重复的基于方面的情感分析
提供模块化框架的 PyABSA 可实现 Aspect-based Sentiment Analysis 的各项任务（包括方面术语提取、方面情感分类和端到端的基于方面的情感分析）以及数据扩充和注释功能，并成功整合并支持了 29 种模型和 26
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2 years ago
一个针对高性能和可重复深度学习的模块化基准测试基础设施
Deep500 是第一个可定制的基准测试基础架构，能够公平比较深度学习框架、算法、库和技术。它具有可定制性，公平性，速度快，可验证性，可重复性，并提供使用最强大的超级计算机进行极大规模工作负载的软件基础设施。
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5 years ago
在线蒸馏实现的大规模分布式神经网络训练
本文介绍了一种相对简单易用的基于在线蒸馏的神经网络训练优化方法，该方法使得我们能够在使用大规模数据集时提升模型精度并提高训练速度，同时在成本较低的情况下显著提高模型的预测可复现性。
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6 years ago
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