A/B validation of off-by-default shape-measurement options
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
調査の方向性
まず sp_validation の仕組みと、列挙されたオプションの設定バリエーションを確認し、次に P3 footprint の参照 (#801 と #808) を読みます。実行をスケジュールする前に、tomography call で面積、パッチの選択、matched-object と matched-area の比較について議論します。実データとシミュレーションの比較によって指定された統計量が得られ、各オプションについてグループとしての決定が行われれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Several ngmix-module options ship off by default, pending real-data evidence — the design contract is that production defaults flip here, on data, never in the implementing PR. Each sub-issue is one A/B question with a named metric and a named decider.
Current options awaiting a verdict:
BLEND_HANDLING = uberseg(#770 / #776) — UberSeg neighbour masking vs the historical noise-fill.- Weight symmetrisation (4-fold) — follow-on PR to #770, per @aguinot's recommendation on #776.
- Metacal reconvolution kernel
azgaussvs fiducialfitgauss(#830) — noise-robust variant ofgauss, selectable via theMETACAL_PSFknob added in #829 (mechanism tracked separately as #819).
The decisive statistics (B-modes, leakage) need real area, which is why this lives in the First run on data (Nibi) milestone: the A/B runs are consumers of the P3 footprint (#801, #808) — pipeline run twice (or more) with config variants only, matched catalogues compared through the sp_validation machinery. Complementary evidence from image simulations (calibrated m/c truth) rides UNIONS-WL/MultiBand_ImSim#1.
Methodology (area needed, patch choice, matched-object vs matched-area comparison) needs group design — to discuss on a tomography call before the runs are scheduled.
— Claude, on behalf of Cail
- 主要言語
- Python
- スター
- 18
- フォーク
- 14
- 平均マージ
- 2日 13時間
- マージ済み PR（30日）
- 35
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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