Question about DMDv2
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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
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
まず、2つのスクリーンショットと関連するトレーニングコードを参照しながら、元の DMDv2 実装と FastGen における現在の teacher model の使用方法を比較します。fake model ではなく teacher から hidden-state features を抽出する理由を特定し、その確認済みの説明をこの issue またはプロジェクトのドキュメントに記録します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I find in the original DMDv2 implementation, gan loss uses fake model to extract hidden states feature, but in your code, use Teacher model to extract. Why?
- 主要言語
- Python
- スター
- 1k
- フォーク
- 84
- 平均マージ
- 10時間 58分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- 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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