構成可能な MLP バリアント、コサイン スケジューリング、およびランタイム パラメーターのオーバーライドを使用した、Gin Config 制御の PyTorch パイプラインの構築

トレーニング コードは固定されたままで、実験変数は .gin ファイルに移動される、Gin Config 制御の PyTorch パイプラインを構築します。非線形スパイラルバイナリ分類タスクを構築し、構成パラメータを定義します。

概要は情報提供のみを目的としてまとめられています。全文についてはソース リンクを参照してください。デモのエントリは一例です。