これはDomainBedというLinuxアプリケーションで、最新リリースはDomainBedsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、DomainBed というアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
ドメインベッド
説明：
DomainBedは、Facebook Researchがドメイン一般化アルゴリズムのベンチマークと評価のために作成したPyTorchベースの研究スイートです。論文「失われたドメイン一般化の探求」で紹介されているように、未知のドメイン全体で優れたパフォーマンスを発揮するモデルのトレーニングを目的とした手法を比較するための統一されたフレームワークを提供します。このライブラリには、経験的リスク最小化（ERM）や不変リスク最小化（IRM）などの古典的なベースラインから、ドメイン敵対的ニューラルネットワーク（DANN）、適応型リスク最小化（ARM）、不変原理と情報ボトルネックの出会い（IB-ERM/IB-IRM）などのより高度な手法まで、広く知られているドメイン一般化アルゴリズムが幅広く含まれています。DomainBedは、RotatedMNIST、PACS、VLCS、Office-Home、DomainNet、WILDSのサブセットなど、複数の標準データセットを統合し、画像分類タスク全体で一貫した実験を可能にします。
オプション
- ドメイン一般化研究とベンチマークのための包括的な PyTorch スイート
- ERM、IRM、DANN、Fishなど25以上のアルゴリズムを実装
- PACS、DomainNet、WILDSサブセットなどの多様なドメイン一般化データセットが含まれています
- 再現可能なモデル選択方法と評価プロトコルをサポート
- 大規模なトレーニングスイープとハイパーパラメータの最適化を自動化します
- 詳細な結果収集とLaTeX互換のレポートユーティリティを提供します
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/domainbed.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。