Model Evaluation
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning, testing-qa
Línea de trabajo
Comienza localizando el script de entrenamiento de FLUX.2 Inpainting + ControlNet y comprobando si ya expone puntos de entrada para validación o evaluación. Revisa la documentación de entrenamiento relacionada y los ejemplos; se considera terminado cuando se documentan una configuración concreta de validación, las métricas y cualquier orientación sobre early stopping respaldada por el proyecto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I have a question regarding model evaluation. I do not see any validation loss or validation metrics in the training script. What is the recommended way to determine whether the model is overfitting or underfitting during FLUX.2 Inpainting + ControlNet training? Is there a standard validation setup, evaluation metric, or early-stopping strategy that you recommend?
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 13.2k
- Forks
- 1.3k
- Merge medio
- 22 h 13 min
- PR fusionados (30 d)
- 29
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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