Feedback about Knowledge Distillation Tutorial
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 58/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
Línea de trabajo
Comienza con el tutorial de Knowledge Distillation enlazado, especialmente con la sección sobre la normalización de CIFAR-10 y su explicación de la media y la desviación estándar. Verifica si los valores son estadísticas de ImageNet o si se recalcularon para CIFAR-10; se considera completado cuando el tutorial explica correctamente el origen de los valores o utiliza las estadísticas adecuadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
There is the following issue on this page: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/knowledge_distillation_tutorial.html
I noticed a possible inconsistency in the Knowledge Distillation tutorial.
The tutorial states:
"The tensors
mean=[0.485, 0.456, 0.406]andstd=[0.229, 0.224, 0.225]were already computed, and they represent the mean and standard deviation of each channel in the predefined subset of CIFAR-10 intended to be the training set."
However, these values are identical to the commonly used ImageNet normalization statistics, while the CIFAR-10 training set statistics are typically reported as approximately:
- Mean:
(0.4914, 0.4822, 0.4465) - Std:
(0.2470, 0.2435, 0.2616)
Could you clarify whether:
- the tutorial intentionally uses the ImageNet normalization values, in which case the accompanying explanation should mention that; or
- the statistics were actually recomputed for CIFAR-10, in which case I'd be interested in understanding how these values were obtained.
Thanks for the excellent tutorial!
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 9.4k
- Forks
- 4.4k
- Merge medio
- 3 d 5 h
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
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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