`Adam.step` bias‑correction may underflow for large step counts
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 68/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- numpy, python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con leanpass/optim.py e controlla come Adam.step calcola i momenti corretti per il bias. Verifica i test dell'ottimizzatore esistenti, se disponibili, e conferma il comportamento per grandi conteggi di passaggi. Fatto significa che la correzione del bias rimane accurata per valori grandi di self.t senza modificare l'aggiornamento Adam previsto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: leanpass/optim.py
The bias‑corrected moments are computed as self.m[i] / (1 - self.b1 ** self.t) and similarly for v. For large self.t (e.g., >1e5) self.b1 ** self.t underflows to 0, making the denominator exactly 1 and losing the bias correction. While not a crash, it deviates from the algorithm and can affect convergence.
Fix: Compute the denominator using np.power(self.b1, self.t, dtype=np.float64) or keep a running bias_correction1 *= self.b1 and use 1 - bias_correction1. This preserves precision for many steps.
File: leanpass/optim.py
Filed automatically by ai-issue-scan.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 16
- Fork
- 1
- Merge medio
- 2g 8h
- PR unite (30g)
- 5
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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