Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

`Adam.step` bias‑correction may underflow for large step counts

オープン 初心者向け
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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
68/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
静か
技術スタック
numpy, python
領域
machine-learning

調査の方向性

まず leanpass/optim.py を確認し、Adam.step がバイアス補正されたモーメントをどのように計算するかを調査してください。既存のオプティマイザのテストがある場合は確認し、大きなステップ数での動作を検証してください。完了とは、意図した Adam の更新を変更せずに、大きな self.t でもバイアス補正が正確であることを意味します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

help wanted

File: leanpass/optim.py

The bias‑corrected moments are computed as self.m[i] / (1 - self.b1 ** self.t) and similarly for v. For large self.t (e.g., >1e5) self.b1 ** self.t underflows to 0, making the denominator exactly 1 and losing the bias correction. While not a crash, it deviates from the algorithm and can affect convergence.

Fix: Compute the denominator using np.power(self.b1, self.t, dtype=np.float64) or keep a running bias_correction1 *= self.b1 and use 1 - bias_correction1. This preserves precision for many steps.

File: leanpass/optim.py

Filed automatically by ai-issue-scan.

主要言語
Python
スター
16
フォーク
1
平均マージ
2日 8時間
マージ済み PR（30日）
5

環境構築

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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