Feedback about Knowledge Distillation Tutorial
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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
- 58/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
リンクされている Knowledge Distillation チュートリアルから始め、特に CIFAR-10 の正規化のセクションと、平均および標準偏差についての説明を確認してください。値が ImageNet の統計量なのか、CIFAR-10 用に再計算されたものなのかを検証してください。チュートリアルが値の出典を正確に説明しているか、適切な統計量を使用していれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
There is the following issue on this page: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/knowledge_distillation_tutorial.html
I noticed a possible inconsistency in the Knowledge Distillation tutorial.
The tutorial states:
"The tensors
mean=[0.485, 0.456, 0.406]andstd=[0.229, 0.224, 0.225]were already computed, and they represent the mean and standard deviation of each channel in the predefined subset of CIFAR-10 intended to be the training set."
However, these values are identical to the commonly used ImageNet normalization statistics, while the CIFAR-10 training set statistics are typically reported as approximately:
- Mean:
(0.4914, 0.4822, 0.4465) - Std:
(0.2470, 0.2435, 0.2616)
Could you clarify whether:
- the tutorial intentionally uses the ImageNet normalization values, in which case the accompanying explanation should mention that; or
- the statistics were actually recomputed for CIFAR-10, in which case I'd be interested in understanding how these values were obtained.
Thanks for the excellent tutorial!
- 主要言語
- Python
- スター
- 9.4k
- フォーク
- 4.4k
- 平均マージ
- 3日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 4
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- 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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