구성 가능한 MLP 변형, 코사인 스케줄링 및 런타임 매개변수 재정의를 사용하여 Gin 구성 제어 PyTorch 파이프라인 구축

우리는 훈련 코드가 고정된 상태로 유지되고 실험 변수가 .gin 파일로 이동하는 Gin Config 제어 PyTorch 파이프라인을 구축합니다. 비선형 나선형 이진 분류 작업을 구성하고 구성을 정의합니다.

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