APPLICATION
本研究的目标是尝试使用 GTZAN 数据集解决流派分类任务的不同建模方法。为了确保模型的公平比较,所有实验都使用了相同的训练-测试分割。
DATASET
本文研究了利用小语言模型 (SLM) 生成合成表格数据的新方法,特别是分析来自 NASA 艾姆斯预测卓越中心的涡扇发动机退化模拟数据集。