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

Reconsider Loss generic parameter

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
リファクタリング
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
java, tensorflow

調査の方向性

issue に示されている Loss のジェネリックメソッドシグネチャから始め、周辺の Loss API とその呼び出し元を調査します。型の関係について合意が得られているか、既存のコメントでの議論を確認します。ジェネリック設計が決定され、影響を受ける API と呼び出し元がその決定を一貫して反映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

I brought this up with @JimClarke5 but wanted to get some wider comments on it.

The generic parameter for Losses doesn't seem right:

<T extends TNumber> Operand<T> call(Ops tf, Operand<? extends TNumber> labels, Operand<T> predictions, Operand<T> sampleWeights);

It binds the loss value, the predictions, and the weights to the same data type. There is no relation there: it's easy enough to imagine float-weighted cosine similarity of one hot vector predictions, which would return a float. The only necessary data type parameter I can think of is the return type, and that should be on the class.

主要言語
Java
スター
928
フォーク
227
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

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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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