发布 Factorized Structure Dataset 数据集, 应用在 机器学习、性能评估 领域

本次发布的数据集 Factorized Structure Dataset, 该数据集旨在评估在离散分解结构（FH）下多层感知机（MLPs）的性能，将模型表现与分解参数和超参数联系起来。数据生成时所涉及的参数包括输入因子、输出因子、父因子的数量、连通性参数以及集中度参数。该任务旨在评估MLPs在隐藏因子结构方面的性能表现。

查看Factorized Structure Dataset

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。