PapersWithCode发布代码完整性自查清单：想获更多星，注意这五项( 二 )

最后，有些用户可能想试验你的模型在某些样本数据上是否有效。提供预训练模型能够让用户了解你的研究并进行试验，从而理解论文的成果。
5. 结果
README 文件内应包括结果和能够复现这些结果的脚本。结果表格能让用户快速了解从这个 repo 中能够期待什么结果。

本文插图

README.md 模板中的示例（模板地址：https://github.com/paperswithcode/releasing-research-code/blob/master/templates/README.md）
能够复现结果的指令给用户提供了另外一个切入点，能够直接促进可复现性。在一些情况下，论文的主要结果只有一张图，对于没有读过论文的用户，理解起来会很困难。
你还可以放置包含其他论文最新结果的完整排行榜链接，这有助于用户进一步理解你的研究结果。
具备代码完整性的项目示例
此外，该团队还提供了多个具备代码完整性的项目，以及有助于代码提交的额外资源。
NeurIPS 2019 项目示例
https://github.com/kakaobrain/fast-autoaugment
https://github.com/bknyaz/graph_attention_pool
https://github.com/eth-sri/eran
https://github.com/NVlabs/selfsupervised-denoising
https://github.com/facebookresearch/FixRes
额外资源
预训练模型文件托管平台：
Zenodo
GitHub Releases
Google Drive
Dropbox
AWS S3
模型文件管理工具：
RClone
标准化模型界面：
PyTorch Hub
Tensorflow Hub
Hugging Face NLP models
结果排行榜：
Papers with Code leaderboards
CodaLab
NLP Progress
EvalAI
Weights & Biases - Benchmarks
制作项目页面工具：
GitHub pages
Fastpages
制作 demo 和教程工具：
Google Colab
Binder
Streamlit
参考链接：
https://medium.com/paperswithcode/ml-code-completeness-checklist-e9127b168501
【PapersWithCode发布代码完整性自查清单：想获更多星，注意这五项】https://github.com/paperswithcode/releasing-research-code

PapersWithCode发布代码完整性自查清单：想获更多星，注意这五项( 二 )

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