文件名称:
深度解释处罚：论文“解释有用：惩罚性解释以使神经网络与先验知识对齐”中使用CDEP的代码https：//arxiv.orgabs1909.13584-源码
开发工具:
文件大小: 6mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-04
详细说明：使用/复制论文中的CDEP的官方代码解释很有用：惩罚性解释，以使神经网络与先验知识保持一致（ICML 2020 ）。 这段代码规范化了解释（通过上下文分解计算）以改善神经网络（在pytorch中训练）。
注意：此存储库正在积极维护。 如有任何疑问，请提出问题。
文件资料
完整的数据/模型/代码，用于复制和试验CDEP
文件夹包含用于运行和惩罚上下文分解的核心代码
此外，我们对4个数据集进行了实验，每个数据集都位于各自的文件夹中这些文件夹中的笔记本显示了各种文本的演示
用python 3.6和pytorch 1.0测试
例子
-使用CDEP，我们可以学习避免训练集中出现虚假补丁，从而提高测
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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