Hyperparameter search
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- keras, machine-learning, python
調査の方向性
projects/training から始め、issue に記載されている既存の作業と、nonvex ライブラリおよびその Keras Tuner オプティマイザーを確認してください。すべてのプロジェクトのトレーニング部分にハイパーパラメーター探索をどのように含めるべきかを判断してください。トレーニングが探索をサポートし、issue で約束された手順と説明が利用可能になれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Include hyperparameter search as part of the "training" portion of all projects to ensure that hypotheses are validated or rejected with confidence.
I have been working on a distributed HP search library called nonvex which uses canned HP optimizers from Keras Tuner without introducing extra dependencies or code overhead to your existing training functions. I almost have this implemented in the context of projects/training to demonstrate how it works, and will update this issue with instructions/explanation when I do.
- 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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