aai-institute / aai-institute/pyDVL
Paper repro: DUL
オープン
meta
paper reproduction
- 主要言語
- Python
- スター
- 146
- フォーク
- 10
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
_Wang, Tianhao, Yu Yang, and Ruoxi Jia. “Improving Cooperative Game Theory-Based Data Valuation via Data Utility Learning.” arXiv, 2022. https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.06336._
- [x] #157
- [x] #138
- [ ] Run all experiments
コントリビューションガイド
調査の方向性
このissueは、論文と完了した2つのタスク(#157、#138)を参照しています。まず、リンク先のarXiv論文を読んでDUL手法を理解してください。次に、クローズされたissueを調べ、どのような実装や実験がすでに行われたかを確認してください。残っているタスクはすべての実験を実行することであり、そのためにはおそらく実験用パイプラインをセットアップし、場合によってはexperiments/ディレクトリを使用して、再現性を確保する必要があります。リポジトリ内に既存の実験スクリプトや設定ファイルがないか確認してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- data, machine-learning
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 10/100