Adam learning-rate sweep
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- Nửa ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 45/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Start with scripts/lr_sweep.py, which should train ModelB with Adam at lr 1e-2, 1e-3 and 1e-4 from the same initialisation for about 15 epochs. Issue #28 must be resolved first, so check its state and what ModelB looks like there. Done means the histories are saved and figures/lr_sweep.png plots validation accuracy for all three learning rates.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Justify the chosen learning rate.
Files: scripts/lr_sweep.py
Tasks
- Train ModelB with Adam at lr = 1e-2, 1e-3, 1e-4 (same init, e.g. 15 epochs)
- Save histories and a validation-accuracy plot ->
figures/lr_sweep.png
Done when
Plot shows all three learning rates.
Depends on
#28
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 1 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
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 VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
-
Inference latency benchmarkĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
-
evaluation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
-
Plot confusion matrixĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Save training histories to JSONĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Optimizer factoryĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Tất cả issue của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
Issue tương tự
-
Triage 🩺
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
SM120: every chunk_gated_delta_rule call raises ImportError for aggregate_card_state (0.1.3)Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
-
[Bug]: iter_prefetch crashes on accelerators without record_stream (MPS)Có thể đã có người làm @begcdn đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
vllm-project/llm-compressor#3269 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 60/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày