sample_info/scripts/compute_influence_functions.py [41:55]:
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                        help='Which dataset to use. One can add more choices if needed.')
    parser.add_argument('--data_augmentation', '-A', action='store_true', dest='data_augmentation')
    parser.set_defaults(data_augmentation=False)
    parser.add_argument('--error_prob', '-n', type=float, default=0.0)
    parser.add_argument('--num_train_examples', type=int, default=None)
    parser.add_argument('--clean_validation', action='store_true', default=False)
    parser.add_argument('--resize_to_imagenet', action='store_true', dest='resize_to_imagenet')
    parser.set_defaults(resize_to_imagenet=False)
    parser.add_argument('--cache_dataset', action='store_true', dest='cache_dataset')
    parser.set_defaults(cache_dataset=False)

    # hyper-parameters
    parser.add_argument('--model_class', '-m', type=str, default='ClassifierL2')

    parser.add_argument('--l2_reg_coef', type=float, default=0.0)
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sample_info/scripts/compute_influence_functions_brute_force.py [40:54]:
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                        help='Which dataset to use. One can add more choices if needed.')
    parser.add_argument('--data_augmentation', '-A', action='store_true', dest='data_augmentation')
    parser.set_defaults(data_augmentation=False)
    parser.add_argument('--error_prob', '-n', type=float, default=0.0)
    parser.add_argument('--num_train_examples', type=int, default=None)
    parser.add_argument('--clean_validation', action='store_true', default=False)
    parser.add_argument('--resize_to_imagenet', action='store_true', dest='resize_to_imagenet')
    parser.set_defaults(resize_to_imagenet=False)
    parser.add_argument('--cache_dataset', action='store_true', dest='cache_dataset')
    parser.set_defaults(cache_dataset=False)

    # hyper-parameters
    parser.add_argument('--model_class', '-m', type=str, default='ClassifierL2')

    parser.add_argument('--l2_reg_coef', type=float, default=0.0)
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