Correlate test metrics with parameter recovery
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- data, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Issue không nêu tên tệp, bài kiểm thử hay điểm vào nào. Hãy bắt đầu bằng cách xác định các quy trình làm việc của việc ước lượng tham số và metric ASDR, sau đó xác định cách so sánh nhiều phiên bản DeepClean, các mức siêu tham số hoặc các epoch huấn luyện; công việc được xem là hoàn tất khi xác định được một metric nhanh có tương quan đáng tin cậy với việc khôi phục tham số.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Running parameter estimation is the only sure-fire way to guarantee that DeepClean is, at the very least, not introducing noise into the strain or removing astrophysical signals. However, achieving statistically significant estimates of its impact to PE is time consuming and would ultimately bottleneck both offline and production deployments. What we need is to run PE on multiple DeepClean versions at various levels of performance (either across HP values or across epochs in a single run), and use those metrics to compare to metrics that we can compare quickly like ASDR and find things we can measure easily that we're confident have a high correlation with PE recovery. We'll still want to run PE for new architectures or optimizers we want to take into production, but having a proxy will allow us to iterate more quickly both offline and in production.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 10
- Fork
- 6
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của ML4GW/DeepClean
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 15/100
-
enhancement
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
bug documentation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 45/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Tất cả issue của ML4GW/DeepClean
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
https://search.utilibre.orgĐang mởinstance instance add
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
searxng/searx-instances#941 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
FluidNumerics/fluid-walk-blocker#89 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày