DeepClean receptive field
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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
- 機能追加
- 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
ファイル、テスト、エントリポイントのいずれも指定されていません。まず標準的な DeepClean 畳み込みオートエンコーダー・アーキテクチャを見つけ、その受容野を測定してください。完了とするには、より深く、より積極的に strided または pooled されたアーキテクチャについて合意し、評価する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The receptive field of each sample in the output of the standard DeepClean convolutional autoencoder architecture is 96 samples on either side of it. For a sample rate of 4096Hz, this amounts to a window of ~47ms over which DeepClean is capable of conditioning its predictions.
While I think there are good reasons to prefer architectures that can encode entirely local information, this feels much too local and is likely to limit both what frequency ranges we're capable of modelling (e.g. a 20Hz signal can't even make a full cycle in this amount of time) and the bandwidth of signals we can model (I'm sure the uncertainty principle is at work somewhere here, I'm just not clever enough to express exactly what that limit is).
It might be worth exploring deeper DeepClean architectures, or ones that pursue more aggressive striding or pooling to increase this receptive field.
- 主要言語
- Python
- スター
- 11
- 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
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- 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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