Shuffling produces empirically worse results
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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
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、DeepClean におけるシャッフルされたトレーニングバッチと逐次的なトレーニングバッチの間で報告されている差異を再現し、次に、収束を担うトレーニングおよびバッチ処理のエントリポイントを調査します。観測された挙動について裏付けのある説明を特定し、それが不具合を示しているのか、期待されるトレーニング効果を示しているのかを文書化できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
When we shuffle the training set, DeepClean fails to converge. This seems to go against most DL training intuition.
Think of the batch as its own sort of "meta-sample" used for optimization, composed of smaller individual samples whose individual information contributions are averaged during the computation of the gradient for backpropagation. When we randomly shuffle the dataset, we create combinatorially many meta-samples that each average different information and produce diverse gradient updates, helping to combat overfitting. When we batch things sequentially, we're essentially downsizing our dataset by a factor of the batch size, forcing the network to learn from the same information over and over again.
It would be really great to get an understanding of why we're observing this phenomenon, because it does make it feel as if there's some performance we're leaving on the table by not understanding it.
- 主要言語
- Python
- スター
- 10
- フォーク
- 6
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
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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