有两件事我不明白： 首先，在定义损失时，作者指出在多维标签的情况下，除以一个示例的形状： 如果labels是多维的，则计算每个样本中元素数量的per_example_loss的平均值。例如，如果预测的形状为(batch_size, H, W, n_classes)，标签为(batch_size, H, W)，则需要更新per_example_loss，如下所示：per_exampl
浏览 14提问于2021-04-15得票数 0
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我正在学习多维数组，我对多维数组是如何工作的以及如何使用它们有所了解，除了一件事，我们需要在什么情况下使用这些数组？为什么？
浏览 4提问于2013-07-07得票数 2
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我正在尝试理解Keras中的损失函数，我看到典型损失函数的代码如下所示： return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
我检查了如果y_true和y_pred是形状(a, b, c, d)的张量，那么返回值就是形状(a, b, c)的张量。我的问题是:损失不应该是一个数值而不是张量吗？
浏览 0提问于2018-01-25得票数 1
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对于弹性分布式系统，我们实际上有两种模式: CircuitBreaker和BulkHead。
因为circuitBreaker需要在clientSide上构建，因此需要从那里调用错误的依赖项。这将返回错误线程的默认输出，而不会在任何停机情况下调用它，并避免调用错误依赖项，因此在特定时间点不会占用任何新线程。但是在舱壁中，我们已经根据下游依赖关系划分了numberOfThreads，在发生中断的情况下，这部分线程将被阻塞，但它将无法使用
浏览 4提问于2021-10-16得票数 1
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在这个项目上，我们试图就命名空间的使用达成一致。我们决定第一级是"productName“，第二级是"moduleName”。例如，添加"str"：productName::utilityModuleName::str -来划分所有与“string”相关的内容所在的空格。如果模块是主要的业务模块，我们有很多机会，但几乎没有达成一致。DomainObjectSomethingElseViewForExample
可
浏览 0提问于2009-03-02得票数 25
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Hy，我目前正在研究我的论文，就是为乌尔都语建立OCR。我有文字，写在图片上。在CNN中，我知道有复杂的和汇集的层来学习模式或(提取特征)。我所读到的关于RNN的是，它学习序列。
浏览 2提问于2018-10-08得票数 0
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有人知道在Pyspark多项式logistic回归中默认的参考组是什么吗？例如，我们有A, B, C, and D的多类结果/目标。
星火如何选择参考类别？在其他软件(例如R、SAS)中的标准logistic回归中，您可以自己设置参考组。因此，如果您的引用是A，则可以将n-1模型装配在一起，并将目标类建模为A vs B, A vs C, and A vs D。您想要控制这个过程，因为如果一个值较少的结果(观察的小样本)被设置为参考，那么估计将是不稳定的
浏览 0提问于2018-09-26得票数 2
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我试图用LSTM解决一个简单的二进制分类问题。我正在努力找出正确的网络损失函数。问题是，当我使用二元交叉熵作为损失函数时，训练和测试的损失值要比使用均方误差(MSE)函数要高。在研究中，我发现了二元交叉熵用于分类问题，MSE用于回归问题的理由。然而，在我的情况下，我得到了更好的准确性和较小的损失值与MSE的二进制分类。
我不知道如何证明这些结果是合理的</
浏览 0提问于2019-05-06得票数 11
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验证时应该关闭标签平滑吗？
、、、、
正如研究对象所说的。一方面，答案应该是肯定的，因为标签平滑是一个正则化的特性，你如何知道它是否提高了性能而不关闭它？另一方面，我没有看到任何权威来源声称在验证过程中应该关闭它，甚至介绍该技术的文章都没有提到它。和afaict，因为该特性是在Keras中实现的，在验证过程中它不会被关闭。
浏览 0提问于2020-06-23得票数 3
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我使用小批量的自定义损失函数(三重损失)，在时期期间损失逐渐减少，但就在每个时期之后，损失突然下降(Appx)。下降的10% )，然后在该时期内逐渐下降(忽略准确性)。正常吗？对这个问题的每一个答案和参考都将不胜感激。纪元1/5 198/198 ============================== - 3299s 17S/步长损失: 0.2500 - acc: 0.0014纪元2/5 99/19
浏览 0提问于2019-07-29得票数 5
final_out += tf.nn.relu(output)
如果您不知道这些单独的块是什么我有完整的代码的，如果你想看看它们到底是什么。我相当肯定，当我执行model.fit(train_x, train_y)时，导致错误的是for循环。对于如何在tensorflow方式中实现上述for循环，我将不胜感激。到目前为止，我只看到了tf.while_loop，给出的例子与我想做的相当简单。
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
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我注意到在tensorflow中有两个关于负采样的函数来计算损失(sampled_softmax_loss和nce_loss)。这两个函数的参数是相似的，但我真的想知道两者的区别是什么？
浏览 0提问于2017-02-28得票数 9
我试图决定是否应该将类别作为节点或标签来实现。节点必须能够属于更多的类别！类别作为标签，变式1MATCH a:cat1, b:cat2, c:cat3, ...MATCH n:category <-- the category label is used to limit the amount of nodes
RETURN DISTI
浏览 4提问于2013-09-01得票数 3
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我不明白“类别”和“标签”有什么区别。在这种情况下，数据集是通过下载提供的：我不明白为什么我们需要分类和标签。顺便说一下，我找到了这个数据集的资源，它似乎被划分为
test.
浏览 0提问于2018-12-28得票数 0
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根据我对卷积神经网络的了解，每个时代都必须向提供相同的训练示例，但是需要对进行洗牌(这样，在训练时，网络就不会记住某些特定的顺序)。然而，在的文章中，他们给网络64000 随机样本提供了每个时代的(所以以前只有一些训练示例是“看到”的)：
每个训练实例都是一组均匀采样的3幅图像，其中2幅属于同一类(x和x+)，第3组(x−)属于不同的类每个训练阶段包括640000个这样的实例(随机选择每个时期)和一个固定集合64000个用于测试<e
浏览 1提问于2017-09-19得票数 3
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我目前正在使用许多分类模型，特别是Logistic回归、KNN、朴素贝叶斯、支持向量机和决策树，用于我的机器学习类。
我知道如何查找和删除丢失的值和异常值。但我想知道，如果不删除异常值和缺失值，上述模型中的哪一个会表现得非常糟糕。例如，如果我决定将异常值和缺失值保留在dataset中，那么应该避免哪个模型？我该如何决定要避免哪种模式？
浏览 0提问于2022-04-13得票数 0
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多标签分类损失
、、、、
我正在研究一个多标签分类问题。我的gt标签是14 x 10 x 128形状的，其中14是batch_size，10是sequence_length，128是值1的向量，如果按顺序排列的项属于对象，则为0。我的输出也是相同的形状：14 x 10 x 128。因为我的输入序列是可变长度的，所以我不得不用固定长度的10来填充它。current_loss
batch_loss +=
浏览 12提问于2022-06-15得票数 0
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我正在上fast-ai，SGD的课程，我不能理解. 这会将系数减去(学习率*梯度)... 但是为什么需要减法呢？
浏览 9提问于2019-10-07得票数 3
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我试图微调伯特的文本分类任务，但我得到了NaN的损失，但不知道为什么.train_dataset.csv')input_ids, input_masks, input_segments = tokenize(d, tokenizer)from transformers import TFDistilBertFor
浏览 10提问于2020-06-17得票数 2
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