different protein samples

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

No files, tests, or entry points are named. Start by locating the RF training loss calculation and tracing how rigid-body translation MSE is aggregated across timesteps and protein samples. Compare the per-sample and per-timestep loss distributions, with attention to t < 0.2; done means explaining whether the fluctuation is expected or identifying a concrete training issue.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Dear Developers, thank you for your help!

I would like to ask: how does RF handle the problem of excessively large loss deviations across different timesteps t and different protein samples during training?
When I use rigid-body translation MSE loss, I find that the loss fluctuates a lot — ranging from thousands down to less than 1. The overall average loss also seems to oscillate, because it may be stuck in a shaking stage, almost without effective learning. Even when I print the average loss at t < 0.2, I find that it still does not show effective learning.

I look forward to your guidance, thank you! Wish you a pleasant day!

Lingua principale
Python
Stelle
3.1k
Fork
644
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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