Diagnostics-driven sampling termination (feature request & design discussion)
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Inizia leggendo la issue #425 sulla diagnostica durante il campionamento e la issue #424 sul campionamento in background. Esamina come iter_sampling viene passato al processo di campionamento e come tale processo potrebbe essere arrestato. Il design è completo quando i criteri di terminazione, le combinazioni e il coordinamento dei processi sono specificati con un livello di dettaglio sufficiente per poterli implementare e testare.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
At present, sampling is terminated when a criterion number of post-warmup samples have been obtained. Given implementation of during-sampling diagnostics, it would be possible to change this termination rule to something more aligned with the user's actual interests, for example:
-
terminating if a post-warmup divergence is encountered
-
terminating when Rhats for all (or a subset) of parameters are below some criterion
-
terminating when Bulk_ESS for all (or a subset) of parameters are above some criterion
-
terminating when Tail_ESS for all (or a subset) of parametersare above some criterion
etc (inc. combinations of criteria)
To achieve this, I propose that chains begin with the requested warmup, but then start sampling runs with a very high value to iter_sampling (does it accept Inf?), then watch the diagnostics as it goes, killing the sampling process when the requested termination criteria have been met.
If warmup/sampling is done as a background process, it would be necessary to spawn another background process for computing the diagnostics and sending the kill signal.
- Lingua principale
- R
- Stelle
- 160
- Fork
- 69
- Merge medio
- 16h 59m
- PR unite (30g)
- 25
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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