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Multi-decoder setup for multi-task learning

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#130 aberto em 22 de mai. de 2018

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Description

Similarly to the ParallelEncoder, a ParallelDecoder setup could allow multi-task learning. This should not be too hard to implement but we need to take care of some details:

  • support separate values for the decoding parameters (beam_width, length_penalty, etc.),
  • parts of SequenceToSequence assume a single output head (e.g. loss computation, reverse vocabulary lookup, exported outputs for model serving, etc. which should be moved in the decoder itself)

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Examine a implementação existente do `ParallelEncoder` para orientação. Concentre se na classe `SequenceToSequence` para identificar todos os componentes que assumem uma única cabeça de saída, como cálculo de perda e pesquisa reversa de vocabulário. Revise o tratamento de parâmetros do decodificador para entender como suportar beam width e length penalty separados por decodificador. Verifique as issues e PRs vinculadas para qualquer discussão anterior ou implementações parciais.
Pilha de tecnologia
pythontensorflow
Domain
machine learningai
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
4
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Antigo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Principalmente claro
Prerequisites
PythonTensorFlowsequence to sequence modelsOpenNMT tf codebase
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
30