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brijeshspatel
A-m-o-r-F-a-t-iThe crawler workflow failed.
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crawler-failure
github-actions[bot]
背景
学習は素の cross-entropy（クラス重み無し）＋ weighted sampler のみで，少数クラスの recall が低く argmax
閾値で取りこぼす傾向がある．順位指標（AUC）は健全だが閾値依存指標（F1/recall）が低いのは不均衡の典型で，loss/head
側の対応に回収余地がある．
要件
- config で選べる不均衡対応 loss オプションを追加する: ...
enhancement
research
h-seno-tokai
背景
選択（どのパッチを高倍率で精査するか）の学習の寄与を，同容量の非学習選択と対比するための baseline 選択器が無い．現状 models/selection には学習ありの controller のみ．
要件
- SelectionController 抽象に準拠した random（毎回ランダム選択）と uniform（決定的等間隔/固定選択）の非学習 controller を追加し ...
enhancement
exploration
背景
学習履歴（history.csv）から収束・安定性を定量する経路が無い．冗長な構成ほど検証指標が振動し過学習しやすい傾向を比較したい．
要件
- history.csv 群を読み，fold 平均で (a) 終盤エポックの検証指標の標準偏差（振動）(b) 検証損失の最小後の上昇量（過学習兆候）(c) best epoch を算出する診断関数/CLI を evaluation
層に追加する． ...
enhancement
stability
背景
現状の Nadeau-Bengio 補正 t は単一の交差検証（fold のみ）を前提とし補正係数が (1/k + n_test/n_train) で固定される．複数 seed × fold の反復評価では seed 間と fold
間で相関構造が異なり，反復を単純に平坦化して渡すと分散を過小評価し p を楽観化する．
要件
- 複数 seed × fold の対応のある差に対し，反復構造を考慮した有意差検定を ...
enhancement
背景
ablation 出力は倍率群ごとに method 行を並べるのみで，baseline に対する差分Δや有意差・多重比較補正後の p が無い．また baseline ラベルが実装と意味的にずれている（自前の no-component
版を外部手法名で表示している）．
要件
- baseline ラベルを「コンポーネント無効版」を正しく表す名称へ修正する．
- 指定 baseline ...
enhancement
Found during the #334 series-to-shelf audit (PR #379).
The gap: adding a single book to a Kobo-synced shelf syncs it to Hardcover (when Hardcover sync is configured). All
three bulk paths — search massadd, ...
enhancement
new-usemame
背景
多クラス分類で特定のクラス部分集合に対する非加重平均 F1（group-F1）を主指標として報告したい．現状の指標は per-class F1 と macro/weighted のみで，任意の部分集合平均を一次データから集計する経路が無い．
要件
- 保存済みの per-class F1（cv_summary.json の per_fold）または生予測から，指定クラス index ...
enhancement
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