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Plot training curves

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
55/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
data-visualization

Direzione di ricerca

Start in src/plots.py and add plot_curves(histories: dict, path, title) there. The issue depends on #20, which should define the shape of the histories dict, so check that issue or its code first. Done means a two-subplot figure (loss and accuracy) with solid training and dashed validation lines, one colour per run, saved at 150 dpi under figures/.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

evaluation

Loss and accuracy vs epoch for one or more runs.

Files: src/plots.py

Tasks
  • plot_curves(histories: dict, path, title)
  • Train = solid line, validation = dashed line, same colour per run
  • Save at 150 dpi
Done when

Figure with two subplots (loss, accuracy) is written to figures/.

Depends on

#20

Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
0
Fork
0
Merge medio
1m
PR unite (30g)
3

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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