BUG: correct averaging bug in compute_system_rewards
まだ誰も着手していません。
評価
調査の方向性
Population.compute_system_rewards から始めます。ここでは、エージェントごとの統計が累積されており、平均化のループの位置が誤っていることが issue で示されています。返される値が生の合計ではなくエージェント全体の平均になるようにし、その後、複数のエージェントに対するメソッドの結果を検証してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Population.compute_system_rewards always returns the raw sum of per-agent stats instead of the average, inflating every value by a factor of N (number of agents).
Bug
The averaging loop has two problems — it modifies agent_reward (the local per-agent dict) instead of reward (the accumulated total), and it sits inside the for agent loop so the result is discarded on the next iteration anyway.
# buggy [header-1](#header-1)
for agent in self.agents:
agent_reward = agent.compute_morphology_statistics()
for k, v in agent_reward.items():
reward[k] += v
# average — wrong variable, wrong scope
for k in agent_reward.keys():
agent_reward[k] = agent_reward[k] / len(self.agents)- 主要言語
- Python
- スター
- 8
- フォーク
- 3
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
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。
SakanaAI/LanguageEvolution のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
SakanaAI/LanguageEvolution の issue をすべて見る
似ている issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 88/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 78/100
-
enhancement
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 72/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 74/100