Make model in tute 02 reproducible
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 42/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
tute 02 を開き、モデルを繰り返し実行して、時折発生する misclassification_rate のゼロを再現します。Flux dropout model がどのように作成され、ランダム性がどのように扱われているかを追跡します。チュートリアルが、実行ごとに結果が予期せず変化しない再現可能なモデルを使用すれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
@roland-KA has notices that misclassification_rate is occassionially zero, which might confuse some users. Perhaps consider a reproducible model (this one uses Flux dropout which cannot be passed an RNG at time of writing).
- 主要言語
- Julia
- スター
- 28
- フォーク
- 2
- 平均マージ
- 3時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
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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