Parameterize autoencoder architecture
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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
調査の方向性
現在のオートエンコーダ実装を起点に、Torch における転置畳み込みの出力形状を追跡してください。出力長が入力長と一致するように、アーキテクチャの深さと最後の畳み込みのパラメータをどのように選択できるかを明らかにしてください。完了条件は、padding を手動で調整せずに、深さとパラメータ数を自動的に探索できることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The current implementation of the autoencoder architecture make picking the depth dynamically difficult because the paddings in the inverse transposes and the padding/kernel size in the last convolution layer need to be picked just-so in order that the output length magically matches the input length. This makes exploring depth or parameter count automatically as a hyperparameter more difficult.
One solution to this might be to do dynamic shape inference on the output of the transpose convolutions, from which point it should be (I think) reasonably straightforward algebra to infer the length of kernel required in the last convolution to make the lengths work out. Keras would have this functionality, but unfortunately with Torch I think we'll just have to work out the math ourselves (though I'd LOVE to be proven wrong here).
- 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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