Make model in tute 02 reproducible
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Abre tute 02 y ejecuta el modelo repetidamente para reproducir el cero ocasional en misclassification_rate. Rastrea cómo se crea el Flux dropout model y cómo se gestiona la aleatoriedad; se considera terminado cuando el tutorial utiliza un modelo reproducible cuyo resultado no varía inesperadamente entre ejecuciones.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
@roland-KA has notices that misclassification_rate is occassionially zero, which might confuse some users. Perhaps consider a reproducible model (this one uses Flux dropout which cannot be passed an RNG at time of writing).
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 28
- Forks
- 2
- Merge medio
- 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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