Reconsider Loss generic parameter
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Refactoring
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- java, tensorflow
- Bereich
- backend-api-design, machine-learning
Rechercherichtung
Beginne mit der im Issue gezeigten generischen Methodensignatur von Loss und untersuche die umgebende Loss-API sowie ihre Aufrufer. Prüfe die bestehende Kommentardiskussion auf Übereinstimmung hinsichtlich der Typbeziehungen. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das generische Design entschieden ist und die betroffene API sowie die Aufrufer diese Entscheidung konsistent widerspiegeln.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
I brought this up with @JimClarke5 but wanted to get some wider comments on it.
The generic parameter for Losses doesn't seem right:
<T extends TNumber> Operand<T> call(Ops tf, Operand<? extends TNumber> labels, Operand<T> predictions, Operand<T> sampleWeights);
It binds the loss value, the predictions, and the weights to the same data type. There is no relation there: it's easy enough to imagine float-weighted cosine similarity of one hot vector predictions, which would return a float. The only necessary data type parameter I can think of is the return type, and that should be on the class.
- Vorherrschende Sprache
- Java
- Sterne
- 928
- Forks
- 227
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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