[Day 09 - 5/6] GitHub #40
karim-moon
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Git-flow
🐤 우린 Git-flow를 사용하고 있어요 - 우아한형제들 기술 블로그
🐸 Git flow, GitHub flow, GitLab flow
🐙 Github에서 협업하는 방법
→ 기능 구현되면 dev branch에 merge
→ contributor로 참여하는 것이 좋다.
[GitHub] Git fetch : fork한 저장소를 원래 저장소의 최신 커밋 내역으로 바꾸기
→ merge된 branch는 삭제하는것이 좋다.
Special Mission
멘토링
→ task에 대해 중요한 insight를 발견한 것 같다.
→ 좋은 성과를 내고 싶다면 모델을 빠르게 잘 이해하고 EDA를 통해 얻은 insight를 활용해야한다. 이번 대회에서 중요한 부분은 찾아낸것같다.
: TRADE논문 이해상황 발표.
→ 멘토님 궁금한점 : P_vocab과 P_history는 왜 Softmax함수일까?
→ 희석님 대답 : 지금까지의 대화와 Domain slot을 비교했을 때 P_vocab은 다 봤을때 가장 큰 확률을 찾아내기위해 Softmax를 사용했다 생각.
→ 멘토님 궁금한점 : P_gen은 어떤 의미일까?
→ 문종님 대답 : vocab에서 단어를 가져올 것이냐, history에서 가져올것이냐, 이렇게 CE의 느낌과 비슷하게 가져온듯
→ 멘토님 궁금한점 : Loss는 선형결합을 했는데 알파와 베타는 하이퍼파라미터인가여?
→ 재우님 대답 : 네.
→ 하이퍼파라미터 조절해볼수도 있겠네여
: 왜 Slot Gate를 3가지로 가져갔을까? gate를 3번을 쌓을 수 있지 않을까? value를 generate하는건 dontcare, ptr두가지이니까, non, generate를 2진분류하는 gate를 둠. 그런 후 generate라고 판별이 되면 dontcare를 얘기할건지 다른 value를 generate할건지 gate를 한번 더 사용.
: 세가지 분류보다는 이진분류가 모델한테 더 쉬울것같아 이 아이디어를 내게 되었다.
: 이진분류를 두번 거친다면 dontcare과 none은 거의 잡아낼 수 있지 않을까.
→ 2가지가 필요합니다. 첫번째는 그 모델에 관한 논문을 읽고 어떤 부분에서 지금 모델보다 나은가 생각해야함. 두번쨰는 그래서 그 나은점이 우리의 문제와 맞는지 생각해봐야한다.
→ 시간관리에 있어서의 문제가 있을수도 있다. dst다들 처음하는데 이런 점에서 시간투자를 충분히 할 수 있으면 좋은 접근이다. 하지만 결국 중요한건 시간과 이 모델의 적합성이다. 지금 베이스라인을 80%이해했다는 가정하게 그쪽으로 갔으면 좋겠다. 이도저도 안될 수도 있기 때문에.
→ 성장을 위해서라면 써보라고는 하고 싶지만 두가지를 생각해주세요. trade off이기때문에~~(시간과 task) 잘 고려하면 좋겠다.
→ 우리가 하는것에 비해서 조금더 복잡한정도(branch가 좀 더 많은 정도)
→ 규모를 줄이는것도 괜찮다. 화요일에 말씀해주신게 overstack일수도 있다. 적용했을때 깃이 어렵다 다가왔는지 스스로는 어떻게 느끼셨나요?
→ 문종님 대답 : 깃을 딥하게 사용한 적이 없어서 써봐야 알거같아요. 헷갈리는 부분이 많다 싶었습니다.
→ 재우님 대답 : 깃을 많이 사용해보지 않았는데 딥러닝하는데에 있어 어떻게 해야할까 고민이 많았습니다. branch로 나눠서 하는게 하지만 소통이 잘된다면 가장 좋은 방법인거같아 좋습니다.
→ 지금있는 모델이 복잡하면 2개정도로 나눠도 되죠. dev와 master정도로. 그런데 문제가 2명이 접근하면 충돌을 해결하기 힘들수도 있는데 이런 상황(깃에 큰 cost를 들이는 상황)이면 다른걸 해도 되는데 언젠가는 하게 될 거에요 ㅎㅎ 좋은 고민이네요 충분히 ㅎㅎ
→ 이런 고민들을 면접관에게 해도 되게 좋다. 정답이 없기때문에 듣다보면 재밌다.
→ 큰 규모로 갈수록 깃은 더 구조화되고 더 복잡화됩니다.
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