pytorch/examples

example time_sequence_prediction does not produce expected output

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#247 ouverte le 27 oct. 2017

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 (5 commentaires) (1 réaction) (0 assignés)Python (9 429 forks)batch import
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Description

https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time_sequence_prediction

After a few steps, the loss suddenly jumps up and stays high: loss: 0.00101216329969 loss: 0.195070432582

the pdf0 is OK, pdf1 is OK but from pdf2 the graph becomes an "L "

Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez la boucle d'entraînement dans l'exemple time sequence prediction (https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time sequence prediction). Le problème décrit une augmentation soudaine de la perte après quelques étapes et un graphique en forme de 'L' à partir de pdf2. Vérifiez la présence de gradients explosifs, de problèmes de taux d'apprentissage ou de traitement par lots incorrect des séquences. Comparez avec des implémentations connues de LSTM pour les séries temporelles afin d'identifier d'éventuels bugs.
Stack technique
pytorchpython
Domaine
machine learningai
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
4
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Ancienne
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
PythonPyTorchRNN/LSTMTime series prediction
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
30