ModelCheckpoint
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
Start by tracing the model training entry point and the existing snapshotFreq=1 handling. Define how a checkpoint metric, min/max direction, and plateau patience should be selected before implementing the behavior. Done means saving weights at the requested best or leveled-off epoch rather than only at a fixed snapshot frequency.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Save the model at the epoch where loss, fit error, validation loss or validation error is min/max or maybe has leveled off for a certain number of epochs.
Need use snapshotFreq=1 to save the weights.
- 主要言語
- Python
- スター
- 224
- フォーク
- 129
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- 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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