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Reconsider Loss generic parameter

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Évaluation

Difficulté
5/5
Temps estimé
Plus d'une semaine
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Refactorisation
Clarté
Plutôt claire
Activité
À l'abandon
Stack technique
java, tensorflow
Domaine
backend-api-design, machine-learning

Piste de recherche

Commencez par la signature de méthode générique de Loss présentée dans l’issue et examinez l’API Loss environnante ainsi que ses appelants. Consultez la discussion existante dans les commentaires pour vérifier l’accord sur les relations entre les types. La tâche est terminée lorsque la conception générique est décidée et que l’API et les appelants concernés reflètent cette décision de manière cohérente.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

I brought this up with @JimClarke5 but wanted to get some wider comments on it.

The generic parameter for Losses doesn't seem right:

<T extends TNumber> Operand<T> call(Ops tf, Operand<? extends TNumber> labels, Operand<T> predictions, Operand<T> sampleWeights);

It binds the loss value, the predictions, and the weights to the same data type. There is no relation there: it's easy enough to imagine float-weighted cosine similarity of one hot vector predictions, which would return a float. The only necessary data type parameter I can think of is the return type, and that should be on the class.

Langage dominant
Java
Étoiles
928
Forks
227
Aucune PR mergée en 30 j

Guide de contribution

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Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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