AE+CLIP+SSL Loss Balancing Coefficients
まだ誰も着手していません。
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
- 20/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 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
Start with the updated technical report and the VTP tokenizer pre-training materials; no repository file or test is named in the issue. Clarify the loss coefficients and any training tricks used when AE, CLIP, and SSL objectives are combined, then document the answer where contributors can find it.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hello @JingfengYao thank you for the great work. I am trying to reproducing the VTP tokenizer pre-training with all AE+CLIP+SSL objectives. In your updated technical report, I can see:
For weighting, we set 𝜆_rec = 0.1, while 𝜆_clip and 𝜆_ssl are set to either 0 or 1.
However, I guess that's for the AE+CLIP or AE+SSL version.
May I know how do you set the loss weighting coefficients when all the three objectives are present? I am also curious if you apply some tricks regarding this version during training.
I would appreciate any help on this.
- 主要言語
- Python
- スター
- 509
- フォーク
- 17
- 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
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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