यह डोमेनबेड नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण DomainBedsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
डोमेनबेड नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
डोमेनबेड
विवरण:
डोमेनबेड, डोमेन सामान्यीकरण एल्गोरिदम के बेंचमार्किंग और मूल्यांकन के लिए फेसबुक रिसर्च द्वारा निर्मित एक PyTorch-आधारित शोध सूट है। यह उन विधियों की तुलना के लिए एक एकीकृत ढाँचा प्रदान करता है जिनका उद्देश्य अनदेखे डोमेन में अच्छा प्रदर्शन करने में सक्षम मॉडलों को प्रशिक्षित करना है, जैसा कि "इन सर्च ऑफ लॉस्ट डोमेन जनरलाइज़ेशन" नामक शोध पत्र में प्रस्तुत किया गया है। इस लाइब्रेरी में प्रसिद्ध डोमेन सामान्यीकरण एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जिसमें एम्पिरिकल रिस्क मिनिमाइज़ेशन (ERM) और इनवेरिएंट रिस्क मिनिमाइज़ेशन (IRM) जैसी क्लासिकल बेसलाइन से लेकर डोमेन एडवर्सेरियल न्यूरल नेटवर्क्स (DANN), अडैप्टिव रिस्क मिनिमाइज़ेशन (ARM), और इनवेरिएंस प्रिंसिपल मीट्स इन्फॉर्मेशन बॉटलनेक (IB-ERM/IB-IRM) जैसी अधिक उन्नत तकनीकें शामिल हैं। डोमेनबेड कई मानक डेटासेट को भी एकीकृत करता है—जिसमें रोटेटेडMNIST, PACS, VLCS, ऑफिस-होम, डोमेननेट, और WILDS के उपसमूह शामिल हैं—जिससे छवि वर्गीकरण कार्यों में सुसंगत प्रयोग संभव हो पाता है।
विशेषताएं
- डोमेन सामान्यीकरण अनुसंधान और बेंचमार्किंग के लिए व्यापक PyTorch सुइट
- ERM, IRM, DANN, Fish, आदि सहित 25+ एल्गोरिदम लागू करता है
- इसमें PACS, DomainNet और WILDS उपसमूह जैसे विविध डोमेन सामान्यीकरण डेटासेट शामिल हैं
- पुनरुत्पादनीय मॉडल चयन विधियों और मूल्यांकन प्रोटोकॉल का समर्थन करता है
- बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण स्वीप और हाइपरपैरामीटर अनुकूलन को स्वचालित करता है
- विस्तृत परिणाम संग्रहण और LaTeX-संगत रिपोर्टिंग उपयोगिताएँ प्रदान करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/domainbed.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।