Reconsider Loss generic parameter

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Refactoring
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
java, tensorflow
Ambito
backend-api-design, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia con la firma del metodo generico di Loss mostrata nell’issue ed esamina l’API Loss circostante e i relativi chiamanti. Esamina la discussione esistente nei commenti per verificare l’accordo sulle relazioni tra i tipi. Il lavoro è completato quando il design generico è stato deciso e l’API e i chiamanti interessati riflettono coerentemente tale decisione.

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

Descrizione

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.

Lingua principale
Java
Stelle
928
Fork
227
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

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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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