SMI-training-dynamics
Состояние проекта: НеизвестноReimplementation of the Sliced Information Plane (SIP) framework from Wongso, Ghosh, and Motani (2025) for analyzing deep neural network training dynamics. The repo uses Sliced Mutual Information (SMI) to obtain scalable, finite dependence estimates in high‑dimensional, deterministic settings, and applies them to MNIST MLP experiments.
- Исследуемое ПО или оборудование
- Тип работы
- Основной публичный репозиторий
- github.com/fynngerding/smi-training-dynamics
Проекты отсортированы по последнему зафиксированному числу звёзд репозитория. Звёзды отражают интерес, а не готовность проекта. Отсутствующие значения остаются неизвестными.
Метаданные репозитория требуют обновления. Сохранённая запись доступна.
О проекте и его задачах
Reimplementation of the Sliced Information Plane (SIP) framework from Wongso, Ghosh, and Motani (2025) for analyzing deep neural network training dynamics. The repo uses Sliced Mutual Information (SMI) to obtain scalable, finite dependence estimates in high‑dimensional, deterministic settings, and applies them to MNIST MLP experiments.
Приём стороннего участия
Правила участия неизвестны
- Правила использования ИИ
- Не указаны
Системы участников по документации
Окружение участника не описано
Заявленный прогресс
Прогресс не опубликован
Исходники, сборка и релизы
- Открыть репозиторий · github.comgithub.com/fynngerding/smi-training-dynamics