Questa è l'app Linux denominata DomainBed, la cui ultima versione può essere scaricata come DomainBedsourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata DomainBed con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
DomainBed
DESCRIZIONE:
DomainBed è una suite di ricerca basata su PyTorch creata da Facebook Research per il benchmarking e la valutazione di algoritmi di generalizzazione di dominio. Fornisce un framework unificato per il confronto di metodi che mirano ad addestrare modelli in grado di funzionare bene in domini invisibili, come introdotto nell'articolo "In Search of Lost Domain Generalization". La libreria include un'ampia gamma di algoritmi di generalizzazione di dominio noti, da basi classiche come Empirical Risk Minimization (ERM) e Invariant Risk Minimization (IRM) a tecniche più avanzate come Domain Adversarial Neural Networks (DANN), Adaptive Risk Minimization (ARM) e Invariance Principle Meets Information Bottleneck (IB-ERM/IB-IRM). DomainBed integra inoltre diversi set di dati standard, tra cui RotatedMNIST, PACS, VLCS, Office-Home, DomainNet e sottoinsiemi di WILDS, consentendo una sperimentazione coerente tra le attività di classificazione delle immagini.
Caratteristiche
- Suite PyTorch completa per la ricerca e il benchmarking sulla generalizzazione del dominio
- Implementa oltre 25 algoritmi tra cui ERM, IRM, DANN, Fish e altri
- Include diversi set di dati di generalizzazione di dominio come i sottoinsiemi PACS, DomainNet e WILDS
- Supporta metodi di selezione di modelli riproducibili e protocolli di valutazione
- Automatizza sweep di addestramento su larga scala e ottimizzazione degli iperparametri
- Fornisce una raccolta dettagliata dei risultati e utilità di reporting compatibili con LaTeX
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/domainbed.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.