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license: mit
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license: mit
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# 模型训练过程汇总（持续更新中）
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对于已收集的每一个模型，`code` 目录为模型定义、训练和测试的代码和脚本文件，`model` 目录为已收集的 epoch 模型文件，`dataset.zip` 为模型数据集。
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下表汇总了所有收集的模型训练过程信息：
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<table>
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<tr>
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| 12 |
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<th>模型名称</th>
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| 13 |
+
<th>模型简介</th>
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| 14 |
+
<th>模型类型</th>
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| 15 |
+
<th>Epoch数量</th>
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| 16 |
+
<th>数据集信息</th>
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| 17 |
+
</tr>
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| 18 |
+
<tr>
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| 19 |
+
<td>Clone-detection-BigCloneBench</td>
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| 20 |
+
<td>基于大规模代码克隆基准数据集的代码克隆检测模型，任务是进行二元分类(0/1),其中1代表语义等价，0代表其他情况。</td>
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| 21 |
+
<td>代码克隆检测</td>
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| 22 |
+
<td>2个epoch</td>
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| 23 |
+
<td>BigCloneBench数据集</td>
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| 24 |
+
</tr>
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| 25 |
+
<tr>
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| 26 |
+
<td>Clone-detection-POJ-104</td>
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| 27 |
+
<td>基于POJ-104数据集的代码克隆检测模型，任务是识别不同编程题目中相似的代码实现，给定一段代码和一组候选代码，任务是返回具有相同语义的Top K个代码</td>
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| 28 |
+
<td>代码克隆检测</td>
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| 29 |
+
<td>2个epoch (0-1)</td>
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| 30 |
+
<td>POJ-104编程题目数据集</td>
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| 31 |
+
</tr>
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| 32 |
+
<tr>
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| 33 |
+
<td>CodeCompletion-token</td>
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| 34 |
+
<td>基于token级别的代码自动补全模型</td>
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| 35 |
+
<td>代码补全</td>
|
| 36 |
+
<td>5个epoch (Java语料库)</td>
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| 37 |
+
<td>Java代码token序列数据集</td>
|
| 38 |
+
</tr>
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| 39 |
+
<tr>
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| 40 |
+
<td>Defect-detection</td>
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| 41 |
+
<td>代码缺陷检测模型，通过分析代码来识别潜在的缺陷和错误（进行二元分类(0/1)）</td>
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| 42 |
+
<td>代码缺陷检测</td>
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| 43 |
+
<td>5个epoch</td>
|
| 44 |
+
<td>包含缺陷标注的C语言代码数据集</td>
|
| 45 |
+
</tr>
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| 46 |
+
<tr>
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| 47 |
+
<td>code-refinement</td>
|
| 48 |
+
<td>代码优化模型</td>
|
| 49 |
+
<td>代码优化/重构</td>
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| 50 |
+
<td>34个epoch(small数据集)</td>
|
| 51 |
+
<td>代码优化前后对数据集（C语言）</td>
|
| 52 |
+
</tr>
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| 53 |
+
<tr>
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| 54 |
+
<td>code-to-text</td>
|
| 55 |
+
<td>代码到自然语言的转换模型</td>
|
| 56 |
+
<td>代码注释生成</td>
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| 57 |
+
<td>每种语言10个epoch (支持Python/Java/JavaScript/PHP/Ruby/Go)</td>
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| 58 |
+
<td>多语言代码-文本对数据集</td>
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| 59 |
+
</tr>
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| 60 |
+
<tr>
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| 61 |
+
<td>NL-code-search-Adv</td>
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| 62 |
+
<td>高级自然语言代码搜索模型，通过计算自然语言查询与代码片段之间的相似性来实现代码搜索,</td>
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| 63 |
+
<td>代码搜索</td>
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| 64 |
+
<td>2个epoch</td>
|
| 65 |
+
<td>自然语言-(python)代码对数据集</td>
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| 66 |
+
</tr>
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| 67 |
+
<tr>
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| 68 |
+
<td>NL-code-search-WebQuery</td>
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| 69 |
+
<td>基于Web查询的代码搜索模型，该模型通过编码器处理代码和自然语言输入，并利用多层感知器（MLP）来计算相似性得分</td>
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| 70 |
+
<td>代码搜索</td>
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| 71 |
+
<td>两个数据集各3个epoch</td>
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| 72 |
+
<td>Web查询-代码对数据集（CodeSearchNet数据集和CoSQA数据集(python)）</td>
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| 73 |
+
</tr>
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| 74 |
+
<tr>
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| 75 |
+
<td>text-to-code</td>
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| 76 |
+
<td>自然语言到代码的生成模型</td>
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| 77 |
+
<td>代码生成</td>
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| 78 |
+
<td>23个epoch</td>
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| 79 |
+
<td>文本描述-代码(c语言)对数据集</td>
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| 80 |
+
</tr>
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| 81 |
+
<tr>
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| 82 |
+
<td>case_study_mnist_backdoor</td>
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| 83 |
+
<td>使用MNIST数据集(包含手写数字),用于分类0到9的灰度图像，攻击者在训练集中插入恶意构造的样本（后门样本），使得训练好的模型在特定输入下表现出异常行为</td>
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| 84 |
+
<td>使用后门攻击图像分类模型</td>
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| 85 |
+
<td>48个epoch</td>
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| 86 |
+
<td>MNIST 数据集</td>
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| 87 |
+
</tr>
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| 88 |
+
</table>
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