loss

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    としての内部層出力を必要とする関数は、入力として(y_true、y_pred)だけでなく、内部層からの出力を使用する必要がある私の損失関数をカスタマイズしたいネットワークは出力レイヤーのラベルとして使用されます。この図は、 を示しています。ここで、内部出力は1D特徴ベクトルであるxnです。右上隅の出力はxn 'であり、xnの予測値である。つまり、xnはxn 'のラベルです。 [Ax、Ay]は伝統的

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    私はテンソルフローを使って深い学習モデル(CNN's)を実行しました。時代の何度も、私は損失と精度の両方が増加したか、または両方が減少したことを観察しました。私の理解は、どちらも常に逆の関係にあるということでした。同時に増減するシナリオは何か。

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    MATLABの損失関数の結果をどのように解釈するのか知りたいですか? たとえば、kfoldLoss()関数の結果として0.3247が得られた場合、これは32.47%のエラーまたは0.3247%であることを意味します。 ? は、それはあなたのk個の襞間の誤差の平均は32.47パーセントであったことを意味し、事前

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    私はCaffeの損失層で後方機能について質問します。 私がユークリッド損失層の実装を見ている:最後に https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/pycaffe/layers/pyloss.py 、後方関数は次のように定義される: def backward(self, top, propagate_down, bottom): f

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    まず、私が使用している他のAndroid端末でこれまでに何も起こりませんでした(これ以前に複数のデバイスを試してテストしました)。 今、私は1年以上前から仕事をしてきたアプリケーションを持っています。これはAutomatedId(アプリケーションストア上)と呼ばれており、私の会社でかなりの期間働いています。 最近(特にUHFタグを読み取るための)アプリに互換性を追加するデバイスが提供されていますが

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    私は極端なUDPパケットの損失を持っていて意味がありません。次のような状況がある:ホームネットワークに接続されているJavaクライアントを実行している PCは、ホームネットワーク ホームルータに接続されているJavaサーバ(アンドロイド)を実行している 電話は、ブランドの新しいWRT1900acです。ネットワークにはインターネット接続があります。 PCが他のPC(同一ネットワーク上の両方)にUDP

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    私はテンソルフローを持つニューロンネットワークを書き始めました。私の例題の各プロジェクトでは1つの問題があります。 私の喪失は常に50以上のものから始まり、減少しないか、そうであれば、それはゆっくりして、私のすべてのエポック後には許容損失率にも達しません。 物事はそれが既にを試してみました(そしてあまり結果には影響しなかった)過学習でテストを が、次の例 に私が15000トレーニングと15000の

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    私は単一出力のMNISTデータセットを訓練しようとしています。それは、私が28 * 28の入力(画像)を与えたときにモデルがちょうど私たちに与えることを意味します。たとえば、私は '5'を与え、モデルは結果として4.9,5、5.002または5に近い値を与えます。だから私はいくつかの文書を赤色にします。人々はsoftmaxlayerを回帰層で変更する必要があると伝えます。これを行うために。私はmat

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    sigmoid_cross_entropy_logits、softmax_cross_entropy_logitsのようなテンソルフローには多くの損失関数があります。これらの関数の数式を書いてください。そして、ロジットとは何ですか?それはthis機能を指していますか?そして、それは要素賢明に適用されますか?

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    server1のmySQLデータベースに送信されるデータログがあります。 電源障害のために、サーバー1がシャットダウンすることがあります。 server2のmySQLデータベースにログを送信し、サーバー1が稼動しているときにすべてを同期する必要があるため、ログが失われることはありません。 これは可能なのでしょうか、それとも他の何かをお勧めしますか?