The implementation is based on Pytorch [1]}. We use servers with hardware configured with CPU Intel i9-9900K clocked at 3.60GHz, 32G ddr4 RAM, and Nvidia RTX 2080Ti GPU. For each deduplicated dataset, we train five ResNet50 with each using a different initialization seed.

Реализация основана на Pytorch [1]. Мы используем серверы с аппаратным обеспечением, настроенным с процессором Intel i9-9900K с тактовой частотой 3.60 ГГц, 32 Гб оперативной памяти DDR4 и графическим процессором Nvidia RTX 2080Ti. Для каждого дедуплицированного набора данных мы тренируем пять ResNet50, каждая из которых использует разную начальную зерновую инициализацию.