Dropout scaling can overflow for p values close to 1
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 65/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- python
调研方向
首先阅读 leanpass/nn.py 中的 Dropout.forward，追踪它如何缩放掩码。该 issue 提供了两种可行方案：限制 p 或对缩放值设置上限，因此实现前请先确认哪种是首选方案。完成意味着 0.9999 这类接近 1 的值不再导致溢出或激活值爆炸；运行相关的现有测试。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
File: leanpass/nn.py
Dropout.forward scales the mask by 1/(1-p). When p is very close to 1 (e.g., 0.9999) the scaling factor becomes huge, leading to overflow or exploding activations.
Fix: enforce a stricter upper bound (e.g., p <= 0.9) or use a numerically stable inverted‑dropout implementation that caps the scaling factor.
Label: bug
Filed automatically by ai-issue-scan.
- 主要语言
- Python
- 星标
- 16
- 派生
- 1
- 平均合并
- 2 天 8 小时
- 30 天内合并 PR
- 5
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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