Finetune without resetting learning rate

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

pythonpytorch

領域

backendmachine learning

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-3 hours

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

fresh

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

mostly clear

前提条件

fairseq basicslearning rate scheduling

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

60

調査方針

Investigate the finetune from model command in fairseq to understand how the learning rate is reset. Consider adding a command line flag (e.g., preserve lr) to retain the original learning rate from the checkpoint. Look at the training loop in fairseq/trainer.py and relevant configurations in fairseq/optim/ to implement the option.