Normal Inverse Gaussian and Softplus NaN Gradient
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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
- 30/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- tensorflow
調査の方向性
まず、リンクされた gist を実行し、normal inverse Gaussian と softplus bijector を組み合わせているモデルのトレーニングループを調べます。断続的に発生する NaN 勾配を、正規分布の場合および issue #1778 で説明されている挙動と比較します。失敗を再現でき、その原因が特定され、勾配の挙動が修正されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I've been encountering an error training my models with NaNs being introduced from the gradients during training. I think I've narrowed the cause down to be the combination of the normal inverse gaussian and a subsequent softplus bijector. I've tried reproducing with the normal distribution as well, but seem unable to. I haven't seen the issue with a bare distribution since #1778 was fixed, so I suspect this is something else.
A gist of the issue is here.
The model creation and fit function are in a loop because despite setting the seeds for TF and NP at the top, there is still some other source of randomness that causes it to only fail sometimes.
Any help would be appreciated.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 4.4k
- フォーク
- 1.1k
- 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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