Add classification loss and tests.
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
El issue no menciona archivos, puntos de entrada ni pruebas existentes. Empieza inspeccionando la estructura del repositorio y las implementaciones actuales de loss; después, identifica cómo se prueban las pérdidas de redes neuronales bayesianas. Se considera terminado cuando una pérdida de clasificación definida está integrada de forma coherente y cubierta por pruebas, pero el issue no especifica cuál debe ser su comportamiento esperado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Este issue no tiene descripción.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 0
- Forks
- 1
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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.
Más de expertanalytics/tf_bayesian
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add codecov to repoAbierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 35/100
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question
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 20/100
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enhancement
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 20/100
-
enhancement
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 15/100
Todos los issues de expertanalytics/tf_bayesian
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