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(179)
视频
沙龙
1
回答
如
何在
PyTorch
中
为
软
角色
评
论者
设置
损失
函数
、
、
、
我正在尝试在
PyTorch
中
为
软
Q学习、参与者-批评者策略梯度算法实现一个自定义
损失
函数
。这来自于下面的论文。该算法的结构类似于深度Q学习,因为我们使用网络来估计Q值,并使用目标网络来稳定结果。然而,与DQN不同的是,我们从Q(s)计算V(s)的方法是:这非常简单,可以用
PyTorch
进行计算。我的主要问题是如何
设置
损失
函数
。更新方程式的一部分表示
为
:请注意,Q_hat来自目
浏览 21
提问于2019-11-20
得票数 0
2
回答
如何利用
PyTorch
在计算机视觉中使用
软
标签?
、
我有一个带有
软
标签的图像数据集(也就是说,这些图像不属于一个类,而是有一个概率分布,表示该图像属于一个类的概率
为
66%,而属于另一个类的概率
为
33% )。我很难弄清楚如何
设置
我的
PyTorch
代码,使它能够由模型表示并正确输出。概率保存在csv文件
中
。我看过
PyTorch
文档和其他提到交叉熵
损失
函数
的资源,但是我仍然不清楚如何成功地导入数据并使用
软
标签。
浏览 0
提问于2021-10-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何将权值应用于Tensorflow
中
的乙状结肠交叉熵
损失
函数
?
、
训练数据集包含两个类别A和B,相应地,我们在目标标签中表示
为
1和0。Out标签数据严重倾向于0类,这大约占数据的95%,而我们的类1仅占5%。在这种情况下,我们应该如何构建我们的
损失
函数
?我发现Tensorflow有一个可以用于权重的
函数
:
浏览 1
提问于2018-04-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何用
pytorch
评估和获得前馈神经网络的精度
、
、
、
、
在keras
中
,只需在编译
函数
中
设置
metrics=["accuracy"]即可。我在
Pytorch
的文档和官方网站上搜索了一下,但什么也没找到。这个API似乎不存在于
Pytorch
中
。我知道我可以在训练过程中观察
损失
,或者我可以简单地获得测试
损失
,根据它我可以知道
损失
是否减少,但我希望使用Keras结构,在该结构
中
我可以获得
损失
值和精确值。Keras的方式看起
浏览 16
提问于2019-10-06
得票数 1
2
回答
多标号
损失
函数
与模型训练
、
、
请提供以下问题的答案:ML模型是如何预测的? 我找到了一个旧线程多标签旧查询,但我还是无法理解解决方案。
浏览 0
提问于2020-03-04
得票数 0
1
回答
变压器编码器
中
的查询填充掩码和密钥填充掩码
、
、
、
我在变压器编码器
中
实现了自我注意的部分,使用了
pytorch
nn.MultiheadAttention,并混淆了变压器的填充掩蔽。注意权值还通过在softmax或src_key_padding_mask参数中提供掩码来沿行使用src_key_padding_mask
函数
。如果我将所有"“行
设置
为
-inf,则softmax将返回nan和使用be nan返回的
损失
。
浏览 12
提问于2020-12-12
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何通过tensorflow实现成对
损失
函数
?
、
、
、
我正在通过tensorflow实现一个自定义的成对
损失
函数
。举个简单的例子,训练数据有5个实例,它的标签是假设预测是在这种情况下,简单的
损失
函数
可以是 min f=(y0'-y1'但是,我不知道如
何在
tensorflow
中
实现它。在我当前的实现
中
,我使用迷你批处理并将训练标签
设置
为</
浏览 2
提问于2017-12-24
得票数 2
1
回答
如何正确使用交叉熵
损失
对软件最大值进行分类?
、
、
、
、
我想训练一个多类别的分类器,用
Pytorch
。 我在
Pytorch
论坛上找到了,它很可能回答了所有这些问题,但是我无法将它编译成工作的、可读的
Pytorch
代码。
浏览 2
提问于2020-12-22
得票数 3
回答已采纳
2
回答
不平衡训练集还是较小的平衡训练集?
、
假设我使用的是最大似然方法,我的输出单元计算一个softmax
函数
。我的培训集分布在6个班级
中
:class_samples[3]=14, class_samples还是应该简单地使用类
中
的最小样本数(即5)来提取示例的均衡分布? 我为什么要选择一个而不是另一个?从直觉上讲,我认为尽可能多地使用训练例子是更好的选择。
浏览 0
提问于2021-05-27
得票数 2
2
回答
Pytorch
如何得到两次
损失
函数
的梯度
、
以下是我正在尝试实现的内容: grad, = tf.gradients( loss, X ) grad = tf.stop_gradient(grad,所
浏览 1
提问于2018-07-29
得票数 4
3
回答
为什么我的神经网络在第一个时期后仍停留在高
损失
值
、
、
、
、
我正在为我的项目使用
pytorch
,但我的模型学习得不好。
损失
从一个非常高的值(40000)开始,然后在最初的5-10个时代之后,
损失
迅速减少到6,000-7,000,然后它停留在那里,无论我做什么。我尝试了不同的优化器,并向网络
中
添加了层和神经元,但这没有帮助,它停留在6000,这是一个非常高的
损失
值。我在这里做回归,我有10个特征,我试图预测一个连续值。:使用skorch比使用
pytorch
更容易。我也
为
Adam尝试了amsgrad,但没有帮助。我还将添加我的训练和
浏览 0
提问于2019-12-03
得票数 5
4
回答
如
何在
不保留并发的情况下
设置
lambda最大并发?
、
如
何在
不使用reserved one的情况下在lambda上
设置
最大并发性?我很乐意放置一个队列,例如SQS、Dynamodb流、EventBridge等等,但我无法从它们那里找到解决方案。
浏览 8
提问于2021-04-09
得票数 6
回答已采纳
2
回答
分类中有序多类数据的
损失
、
、
我正在寻找一个
损失
函数
,以考虑这一点,并可用于深入学习,即梯度友好,和决策树(XGBoost,Scikit-学习)。即使能用矩阵来设定加权
损失
,我也会很高兴: 有办法做到这一点吗?
浏览 0
提问于2022-12-02
得票数 4
3
回答
批次大小应该在推断时起作用吗?
、
由于有7个分布均匀的类,随机押注分类的准确率
为
14 %(1/7约为14 %)。实际准确度
为
40 %。所以网有点学习..。奇怪的是,它只在批次大小
为
2的情况下学习,16、32或64的批处理大小根本不学习。现在更奇怪的是,如果我拿起训练过的网的检查点(准确率40 %,训练的批次
为
2),并以32的批次开始,我应该继续得到我的40 %,至少在前几步,对吧?我是这样做的,当我重新开始在驳船大小2。
浏览 2
提问于2016-11-08
得票数 3
1
回答
在Nodejs中注册管理
、
、
那么,高层组织如
何在
考虑安全和信任模型的情况下实现管理部分呢?
浏览 2
提问于2021-12-13
得票数 0
4
回答
sklearn.metrics.mean_squared_error越大越好(否定)吗?
、
、
、
当我使用sklearn度量包时,文档页面
中
写着: 所有scorer对象都遵循这样的惯例:返回值越高,返回值越低。因此,度量模型与数据之间的距离的度量(
如
metrics.mean_squared_error )作为neg_mean_squared_error可用,它返回度量的负值。因此,我想知道我是否遗漏了关于文件
中
否定部分的任何内容。谢谢!
浏览 12
提问于2018-01-13
得票数 30
回答已采纳
2
回答
基于用户权限隐藏/禁用GUI元素的最佳方法?
、
、
、
应用程序具有基于
角色
的授权,用户可以拥有许多细粒度的
角色
,
如
SOME_FORM_READ、SOME_FORM_UPDATE、SOME_DATA_DELETE、SOME_DATA_READ等。如
何在
GPM?Currently,中注册和维护这个层次化信息--我只能想到元素的两个用例:隐藏元素或将元素
设置
为
只读(例如表单)。还有其他的用例吗?In ExtJS,为了隐藏一个元素,我们调用hide(),但是要
设置
一个只读的表单,我们必须想出我们自己的
函数
,比方说
浏览 0
提问于2011-04-18
得票数 13
回答已采纳
1
回答
为什么
设置
向后(retain_graph=True)占用大量GPU内存?
、
我需要多次反向传播我的神经网络,所以我
设置
了backward(retain_graph=True)。 我不明白这是为什么。
浏览 0
提问于2019-08-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
不带for循环的不同掩模的
Pytorch
软件
、
、
、
、
每个组的数字并不相同,所以我不能将a重组
为
一个矩阵,并在标准的Softmax() API中使用dim。
浏览 1
提问于2019-01-21
得票数 3
2
回答
如何发布到Azure
函数
运行时
、
、
、
Azure
函数
运行时博客文章()声明如下: 我找不到任何示例说明如何发布到Azure
函数
运行时的本地实例,而不是Azure云。最好我希望使用VisualStudio2017 Azure
函数
工具()发布一个预编译的Azure
函数
。
浏览 5
提问于2017-05-16
得票数 3
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