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Why Does vf_loss Take the Maximum Value, Rendering Clamp Meaningless?

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia leggendo l’implementazione di critic_loss_fn mostrata nell’issue, concentrandoti su values_clipped, vf_loss1, vf_loss2, torch.max e mask. Confronta il calcolo della loss con il comportamento previsto della value-loss e determina se il clamp è efficace; il lavoro è completato quando viene documentata la motivazione o viene identificato un problema di implementazione confermato.

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

Descrizione

critic_loss:
def critic_loss_fn(self, values, old_values, returns, mask):

value loss

values_clipped = torch.clamp(
values,
old_values - self.cliprange_value,
old_values + self.cliprange_value,
)
vf_loss1 = (values - returns) ** 2
vf_loss2 = (values_clipped - returns) ** 2
vf_loss = 0.5 * torch.sum(
torch.max(vf_loss1, vf_loss2) * mask) / mask.sum()
return vf_loss

Why does vf_loss take the maximum value? If that's the case, wouldn't the clamp be meaningless?

Lingua principale
Python
Stelle
6.8k
Fork
1.1k
Merge medio
2g 16h
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
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  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
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