Research of efficient MNIST feature transformations, research zkML-friendly ML models for it, implement in transpiler and examples
@kpandl がすでに取り組んでいます。
2023年9月19日 から。
評価
この issue はまだ評価されていません。
説明
The goal is to further improve MNIST performance (classification accuracy and constraint usage). For this, the following milestones need to be completed:
Milestone 1, feature pre-processing techniques
- Task: Research feature transformations that transform the MNIST images into lower-dimensional features with rich information
- Deliverable: Python code that performs feature pre-processing, experimental results how valuable the different techniques are for MNIST classification using common ML models
- Date: Thu, 9/28
Milestone 2, zkML-friendly ML model exploration
- Task: Research ML models that can classify these features well while being zkml-friendly
- Deliverable: Prototypical implementation of these models in Leo, estimation of constraint size
- Date: 10/4
Milestone 3, implementation of further models in the transpiler
- Task: Implement one (or more) promising models in the zkml Leo transpiler, run MNIST tests with these models
- Deliverable: Updated python code for the transpiler, Jupyter notebook running MNIST in Leo with the updated transpiler
- Date: 10/18
- 主要言語
- Python
- スター
- 45
- フォーク
- 51
- 平均マージ
- 3日 18時間
- マージ済み PR（30日）
- 2
コントリビューションガイド
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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