SMI-training-dynamics
Стан проєкту: НевідомоReimplementation 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.
- Досліджуване ПЗ або обладнання
- Тип роботи
- Основний публічний репозиторій
- github.com/fynngerding/smi-training-dynamics
Проєкти впорядковано за останньою зафіксованою кількістю зірок репозиторію. Зірки показують зацікавленість, а не поступ роботи. Відсутні значення залишаються невідомими.
Метадані репозиторію потребують оновлення. Збережений запис залишається доступним.
Про проєкт і його завдання
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.
Можливість долучитися
Правила участі невідомі
- Правила використання ШІ
- Не зазначено
Системи учасників за документацією
Середовище учасника не описано
Заявлений прогрес
Прогрес не опубліковано
Вихідний код, збирання та релізи
- Відкрити репозиторій · github.comgithub.com/fynngerding/smi-training-dynamics