PyTorch线性最小二乘模型训练错误
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型。线性最小二乘模型是一种常见的回归模型，用于拟合数据集中的线性关系。
在PyTorch中，训练线性最小二乘模型时可能会出现错误。以下是一些可能导致错误的原因和解决方法：
- 数据预处理错误：在训练模型之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、归一化等。如果数据预处理不正确，可能会导致模型训练错误。建议检查数据预处理步骤，确保数据格式正确，并且没有缺失值或异常值。
- 模型设计错误：线性最小二乘模型通常由线性回归模型表示，包括输入特征和权重参数。如果模型设计不正确，例如选择了错误的特征或参数初始化不当，可能会导致模型训练错误。建议仔细检查模型设计，确保选择了正确的特征，并正确初始化参数。
- 学习率设置错误：学习率是控制模型参数更新步长的超参数。如果学习率设置过大或过小，都可能导致模型训练错误。建议尝试不同的学习率，并观察模型的训练效果。可以使用学习率调度器来动态调整学习率，以提高训练效果。
- 过拟合问题：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。如果模型出现过拟合，可能是因为模型过于复杂或训练数据过少。建议使用正则化技术（如L1或L2正则化）来减少模型复杂度，或增加训练数据量来缓解过拟合问题。
- 训练数据不足：如果训练数据量过少，可能会导致模型无法充分学习数据的特征。建议尝试增加训练数据量，或使用数据增强技术来扩充数据集。
腾讯云提供了一系列与PyTorch相关的产品和服务，可以帮助开发者更好地使用和部署PyTorch模型。其中包括：
- 腾讯云AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/tai）：提供了强大的AI计算资源和工具，支持PyTorch等多种深度学习框架。
- 腾讯云GPU服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）：提供了高性能的GPU服务器实例，适用于训练大规模的深度学习模型。
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了一站式的机器学习开发平台，支持PyTorch等多种深度学习框架，提供了丰富的模型训练和部署工具。
请注意，以上仅为腾讯云提供的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务，开发者可以根据自己的需求选择适合的云计算平台。
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我在做数据拟合。我需要一个表面。我用了两种方法。
1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
1回答
残差估计
、
我有这样的一条线：
attribute_est = Pipeline([
('jsdf', DictVectorizer()),
('clf', Ridge())
])
在这里，我传递的数据如下：
{
'Master_card' : 1,
'Credit_Cards': 1,
'casual_ambiance': 0,
'Classy_People': 0
}
我的模型不能很好地预测。现在我被求婚了：
你可能会发现很难找到一个做得足够好的回归者。一个常见
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
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我尝试使用LinearRegression数据集来训练extended_boston模型：
from mglearn.datasets import load_extended_boston
X, y = load_extended_boston()
from sklearn.linear_model import LinearRegression
linearReg = LinearRegression()
linearReg.fit(X, y)
对于X中的每个特性，LinearRegression给出了相应的系数。
但是，X^TX不是可逆。因此，当我在R中拟合这个线性模型时，程序将自动删
浏览 1提问于2021-07-20得票数 0
我现在正在尝试实现一个python代码，它计算矩阵方程的最小二乘误差。
首先，我有一些二维数据XDATA (Array of Array of Floats)，形状100，第二，我有一些二维YDATA，形状100,3我的函数从9个条目和3个未知参数的数组中创建了一个3个条目的数组。所以我试图通过线性最小二乘来估计这些参数：
#linear regression
#Messured Data
xdata = np.array(data[0:9])
xdata = xdata.astype(np.float)
xdata = np.transpose(xdata)
#True y
ydata =
浏览 2提问于2017-01-12得票数 0
1回答
I想训练回归模型(而不是分类)，它的输出是连续数。
假设我有输入变量X，它的范围在-70到70之间。我有输出变量Y，范围在-5到5.x之间。x有39个特征，Y有16个特性，它们每个都有50000个示例。然后，我想用python的深层信念网络(DBN)来训练他们。
我在theano主页中使用了描述DBN的MNIST数据(分类)脚本。
你能告诉我，为了应用我上面解释过的回归问题，我必须修改哪些具体的行吗？
例如我必须改变..。
sigmoid函数到tanh函数。：我听说tanh激活功能在回归中比乙状结肠更有效。对吗？
我必须使用最小二乘的错误.？
输入和输出数据的归一化？
如果
浏览 6提问于2015-11-15得票数 2
2回答
我想估计带二元因变量的非线性模型的系数。非线性的产生是因为两个回归器( A和B )分别依赖于数据集的子集和两个参数lambda1和lambda2：
y = alpha + beta1 * A(lambda1) + beta2 * B(lambda2) + delta * X + epsilon
对于每一次观察，我们都有
其中a和Rs是data.frame中的变量。回归者B(lambda2)的定义也是类似的。
此外，我还需要包括在Stata中被称为的内容，即调查权重或抽样权重。出于这个原因，我正在使用Thomas的R包。
首先，我为A (和B)创建了一个函数，即：
A <- fu
浏览 4提问于2016-03-21得票数 4
我在BigQuery训练线性回归者。我用大约20000行数据和一个带有{0, 1}值的目标输出列来训练它。我将EARLY_STOP选项设置为False。我已经将MAX_ITERATIONS选项设置为10。我的训练总是在第一次迭代时停止，最大误差为0.2。下面是创建模型查询：
CREATE OR REPLACE MODEL `sketching.linear_regressor_08-13--11-59-03.811249`
OPTIONS (model_type=@model_type,
input_label_cols=@input_label_cols,
max_iterations=
浏览 3提问于2021-08-13得票数 0
我已经尝试用Spark中找到的SGD运行线性回归了一段时间，并且我遇到了巨大的性能问题。我正在寻找的所有示例都将迭代次数设置为100，并表示Spark对于大数据可以运行得非常快。
这是我遇到问题的代码：
def train(data: RDD[TrainFeature], scalerModel: StandardScalerModel): LinearRegressionModel = {
val labeledData = data map { trainFeature =>
LabeledPoint(trainFeature.relevance.valu
浏览 0提问于2016-02-28得票数 3
对于典型的机器学习，您通常会使用训练数据集来创建某种类型的模型，并使用测试数据集来测试新创建的模型。对于像线性回归这样的东西，在使用训练数据创建模型之后，您现在有了一个方程，可以用来预测测试数据中的一组特性的结果。然后，您将获得模型返回的预测，并将其与测试集中的实际数据进行比较。这里将如何使用验证集？
对于最近的邻居，您将使用训练数据来创建一个具有训练集所有特性的n维空间。然后，您将使用这个空间对测试数据中的特性进行分类。同样，您将将这些预测与数据的实际值进行比较。验证集在这里也有什么帮助呢？
浏览 0提问于2016-08-09得票数 4
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1回答
我会尝试描述我的问题，但最后有一些具体的问题。
我有一些困难，解决一个涡轮机问题，在Matlab。目的是用已知的物理测量和运行条件来计算涡轮的效率。为了做到这一点，我使用了科学论文中给出的方程式：
在我的例子中的问题是，要知道效率，我需要出口气体参数(温度，压力，速度…)这又取决于效率。我主要在一个名为EES (工程方程求解器)的软件中解决了这个问题，在这个软件中，方程可以按任何顺序写入，程序对它们进行分组并自动求解。由于程序中的限制，我切换到了Matlab，这不允许我扩展这个问题。
在matlab中，我首先以一个可解的顺序将所有的方程写成一个函数，除了求解问题所需的两个退出参数之外。将两个退
浏览 1提问于2012-05-31得票数 0
我正在构建一个典型的线性多元回归，只是其中一个变量，而不是一个简单的数据点，是一个依赖于其他变量的函数。因此，例如，我的回归可能看起来是：
y1=c1*x1+c2*x2+c3*x3+c4*f(x3)
F本身包含系数a，b，c，d
这个特殊函数的形式是f(x)=a /(1+e^(-c(X)
基本上，我研究的目的是找出a、b、c和d的哪个值导致x4的最高值，并希望得到最好的模型。
我在R方面非常缺乏经验，但我的导师告诉我，他认为这将是最好的计划来完成这类事情。有人对从哪里开始这个问题有什么建议吗？
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
很简单的问题，但一些东西，我一直无法理解，通过搜索互联网。使用SKlearn运行LR模型后，关键输出之一是coef_和intercept_。
我理解coef_是一个完全描述模型关系的转换矩阵；使用coef_和添加intercept_来执行输入数据的点乘积将为您的输入生成预测值。
我的问题是:定义一阶模型coef_的方程是什么？这种情况在二阶模型下会发生什么变化？这个方程在具有n个特征的多元模型中是如何变化的？
我已经收集到了一些类似于b0 + b1x + b2x的东西，但是我不明白它是如何随着附加的“特性”变量的引入和高阶多项式模型的引入而发展的。
浏览 0提问于2022-05-26得票数 0
我想问一个关于多参数线性回归模型的问题。问题如下:我们现在有100家公司的数据，对于每一家公司，我都有三个季度的参数A，B，C，D的数据。(我们可以称之为A1，A2，A3，B1，B2，B3..etc)我们假设A和BCD之间存在某种关系(我们还不知道，需要找到)，现在我们需要预测第四季的A，即A4……
我的方法是用普通的最小二乘公式计算关系，并以A4=x1*B4+x2*C4+x3*D4的形式得到最终的公式。我通过简单地对B，C，D进行线性回归得到B4，C4，D4，但问题是我用这种方式得到的A4比仅仅对A进行线性回归更糟糕。
有人能告诉我这个问题的更好的解决方案吗？谢谢
浏览 2提问于2017-08-27得票数 0
我正在编写一个物理模拟程序(Ising模型，如果重要的话)，我需要将一维衰减的指数函数拟合到一组数据上，并对函数的参数进行估计，但是我已经搜索过了，我无法理解我的生命，理解不同的拟合方法，并选择一种能够完成这一看似非复杂的任务的方法。我在Python中有一个程序，它使用scipy.optimization.curve_fit作为这个函数，但是由于模拟需要大量的计算时间，我正在尝试切换到C++。
浏览 0提问于2022-09-07得票数 0
我正在尝试将分位数回归模型与我的输入数据相匹配。我想使用sklearn，但当我试图适应这个模型时，我得到了一个内存分配错误。与statsmodels等效函数相同的数据运行良好。
我得到的错误如下：
numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 55.9 GiB for an array with shape (86636, 86636) and data type float64
没有任何意义，我的X和y分别是形状(86636，4)和(86636，1)。
这是我的剧本：
import pandas as pd
impo
浏览 24提问于2022-08-09得票数 -1
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1回答
可以用Rails创建一个优化模型吗？
例如，我希望将Excel的功能与Solver一起使用。我需要在我的web应用程序中创建一个优化算法/函数，并想知道是否可以用Rails实现这一点。还是有一块宝石能做到这一点？
浏览 1提问于2015-07-24得票数 1
1回答
我有个术语问题。在统计学中，“算法”是“模型”的同义词吗？例如，当我拟合一个带有变量的广义线性模型，并为特定目的调整模型参数时，我是否可以报告我“开发了一个算法”，或者这是一个错误的陈述？如果是的话，我所做的最好的描述是什么？开发了模型/安装了模型/建立了模型.？
浏览 7提问于2022-08-24得票数 1
我有一个回归数据集：(X_train_scaled，y_train)和(X_val_scaled，y_val)，分别用于训练和验证。使用StandardScaler对输入进行缩放。
我使用sklearn.linear_model.LinearRegression创建一个线性回归模型，如下所示：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
linear_reg = LinearRegression()
linear_reg.fit(X_train_scaled,
浏览 3提问于2021-05-03得票数 1
1回答
我是R的新手，我正在尝试对一组临床数据进行逻辑回归。我的自变量是年龄、体温、白细胞、NLR、C反应蛋白、红细胞压积、血沉、IL6和时间。我的因变量是二项式CRKP。
在使用glm.fit之后，我收到了这样的错误消息：
glm.fit <- glm(CRKP ~ AGE + TEMP + WBC + NLR + CRP + PCT + ESR, data = cv, family = binomial, subset=train)
Warning message:
glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
我搜索了
浏览 2提问于2021-06-01得票数 2
1回答
在MATLAB中，用什么替代python中的下面一行代码片段？来自
x = -lstsq(hessian, gradient, rcond=None)[0]
如果
恒心= -0.001 -9.042 -9.491;-9.042 -2.345 -7.983;-9.491 -7.983 -7.269，梯度=1.66.1 9.3
下面是目前在MATLAB中实现的内容，但给出了SIFT特征提取的定位错误。
[U,S,V] = svd(hessian); %singular value decomposition for eigenvectors
T=S;
T(S~=0) = 1./S(S~
浏览 10提问于2021-07-11得票数 0
我是一个重R用户，最近正在学习python。我有一个关于statsmodels.api如何处理重复特性的问题。据我理解，这个函数是R包中glm的python版本。因此，我期望函数返回最大似然估计(MLE)。
我的问题是，使用哪种状态模型来获得MLE？特别是该算法如何处理重复特征的情况？
为了澄清我的问题，我用一个协变量x1从Bernoullie分布生成一个50大小的样本。
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
import numpy as np
def ilogit(eta):
return 1.0 - 1.0/(np.ex
浏览 1提问于2016-05-27得票数 0
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我目前使用Measurements.jl进行错误传播，使用LsqFit.jl将函数拟合到数据。有没有一种简单的方法来使一个函数适合有错误的数据？如果使用其他包可以让事情变得更容易，那么使用其他包也没有问题。 提前感谢您的帮助。
浏览 24提问于2021-07-27得票数 1
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2回答
从OLS回归结果中读取coef值
、、、、
我用熊猫和状态模型做线性回归。然而，我找不到任何可能的方法来阅读结果。结果是显示的，但我需要做一些进一步的计算使用coef值。有没有可能将coef值存储到新变量中？
import statsmodels.api as sm
import numpy
ones = numpy.ones(len(x[0]))
t = sm.add_constant(numpy.column_stack((x[0], ones)))
for m in x[1:]:
t = sm.add_constant(numpy.column_stack((m, t)))
results = sm.OLS(y, t).f
浏览 8提问于2017-07-25得票数 2
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2回答
是否有一组机器学习算法不需要训练，如果一组有标记和未标记的数据立即给出答案，就直接给出答案？
跳过模型的显式训练是否可以在有监督或无监督的机器学习算法中跳过？我不是说要使用经过训练的模型。
浏览 0提问于2018-05-13得票数 2
3回答
我试图找到一种方法来拟合线性回归模型的正系数。
我找到的唯一方法是，它有一个positive=True参数，但不建议与alpha=0一起使用(意味着在权重上没有其他约束)。
你知道另一种模式/方法/方法吗？
浏览 5提问于2016-03-14得票数 11
1回答
我对Apache的ALS推荐模型有一个问题。当我用相同的参数和相同的输入数据训练我的模型时，在每次执行时，我得到不同的建议，具有不同的预测值。
我要知道这是否正常！
浏览 2提问于2017-06-22得票数 0
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我有一些数据点，我需要拟合这种形式的指数曲线。
y = B * exp(A/x)
(没有的帮助)。
到目前为止，我试图通过应用日志将模型线性化，结果是
log(y/B) = A/x
log(y) = A/x + log(B)
然后我可以把它写在表格里。
Y = AX + B
现在，如果我忽略了B，那么我就可以用
A = pseudoinverse (X) * Y
但我被B的价值观困住了。
浏览 2提问于2015-04-14得票数 1
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2回答
我试图了解径向基神经元网络与高斯核支持向量回归的区别。我看了Andrew关于SVN内核的介绍，我还读过毕晓普的书和维基百科关于SVR的文章中对RBFNN的介绍。
正如我正确理解的那样，在这两种情况下，我都试图通过计算从训练集到分布在特征空间中的某些中心的数据之间的距离(激活rbfs)，从特征空间到R的函数。接下来，我试图找出系数的最佳线性组合集，将我的数据近似为激活RBFs的线性组合。
然而，在一些文献中，这些方法被认为是两种不同的、竞争的方法。
所以我的问题是，到底有什么区别？
浏览 0提问于2016-01-27得票数 6
当我训练机器学习模型时，我喜欢知道完成运行需要多长时间的估计。如果我使用的是sci-kit学习库，并且假设我没有可以使用tqdm之类的东西的循环，那么有没有办法来衡量我的模型的进度呢？ 我知道一些sci-kit学习模型有一个“冗长”的参数，但也有很多没有，比如AdaBoostClassifier，LinearRegression和OneVsRestClassifier。 在这些情况下，您建议使用什么？
浏览 64提问于2021-01-28得票数 2
我试图使用R中的optim/maxBFGS函数来拟合一个定制的logistic回归/生存分析函数，并通过手工定义这些函数。
我一直有这样的印象:对于包speedglm、biglm和glm，logit模型或其他发行版的可能性函数都是硬锁的。但是，我想知道我是否弄错了，或者是否可以指定我自己的可能性函数。原因是optim/maxBFGS的运行速度比speedglm慢得多。
浏览 4提问于2014-08-17得票数 1
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1回答
我是这样计算系数的：
def estimate_multivariate(data, target):
x = np.array(data)
y = np.array(target)
inv = np.linalg.inv(np.dot(x.T,x))
beta = np.dot(np.dot(inv, x.T), y)
return beta
并获得以下结果：
[[ 103.56793536] [ 63.93186848][-272.06215991][ 500.43324361] [ 327.45075839]]
但是，如果我使用sklearn.l
浏览 0提问于2016-02-25得票数 0
1回答
我想使用一个混合模型，没有随机截距，但具有相关结构。其原因是为了使AIC帮助选择最佳的相关结构(例如，自回归和复合对称)。因此，它本质上是一种GEE，但GEEs不允许估计AIC。它们也被称为协方差模式模型。
下面的代码模拟具有复合对称相关的随机数据。该模型适用于随机截距和方差协方差矩阵.有没有办法关掉随机拦截？
library(MASS)
library(nlme)
Sigma = toeplitz(c(1,0.5,0.5,0.5))
data = data.frame(mvrnorm(n=10, mu=1:4, Sigma=Sigma))
data$id = 1:nrow(data)
lon
浏览 3提问于2017-02-24得票数 1
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1回答
我正试图为我的科学学习模型添加数据后，它已经过培训。例如，我有我在开始时使用的数据(大约有250个)。之后，我需要再通过调用函数来训练这个模型，以此类推。我唯一想到的就是每次向现有的数据数组中添加新值，并再次对模型进行培训，但这是非常资源密集型的，需要更多的时间。
还有其他方法来训练机器学习模型吗？
model = LinearRegression().fit(test, result)
reg.predict(task)
### and here I want to add some data, for example one or two examples like:
model.ad
浏览 1提问于2021-08-23得票数 1
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1回答
混合新凯恩斯菲利普斯曲线是：
经过几次操作，我们得到了以下可估计的模型：
其中，π是通货膨胀率，x是衡量产出缺口的指标(= GDP的周期性成分，使用过滤器)。模型π和x的解释变量是可观测的。
我需要用非线性最小二乘来估计这个模型，但是这个模型在我看来是线性的。另外，我在R中使用nls()函数的尝试也失败了。
此外，我对非线性回归的研究导致了我的逻辑人口增长，但我无法找到一种方法将我学到的东西与这项工作联系起来，特别是在推导起始值时。
浏览 8提问于2013-02-22得票数 2
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我有一组测量半径(t+epsilon+error)，以等距的角度。该模型为半径(R)圆，中心在(r，Alpha)处，附加小噪声和一些比噪声大得多的随机误差。
问题是求圆模型的中心(r，Alpha)和圆的半径(R)。但是它对随机误差不应该太敏感(在7和14的数据点下面)。
一些半径可能会丢失，因此简单的平均值在这里是行不通的。
我尝试了最小二乘优化，但它对错误有显著的反应。
有没有一种方法可以优化Python中最小的三角洲，而不是最小二乘的增量呢？
Model:
n=36
R=100
r=10
Alpha=2*Pi/6
Data points:
[95.85, 92.66, 94.14, 90
浏览 5提问于2014-02-16得票数 4
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我有数学公式和一些数据，我需要把数据与这个模型相适应。数学就像。y(x) = ax^k + b和我需要估计a和b。
我有triet梯度下降来估计这些参数，但这似乎有点费时。有什么有效的方法来估计公式中的参数吗？
浏览 0提问于2022-12-06得票数 6
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因此，作为我研究的一部分，我正在研究不同的深度学习框架，并观察到一些奇怪的东西(至少我无法解释其原因)。
我在Tensorflow中训练了一个相当简单的MLP模型(在mnist数据集上)，提取了经过训练的权重，在PyTorch中创建了相同的模型架构，并将经过训练的权重应用到PyTorch模型中。现在，我的期望是从Tensorflow和PyTorch模型中获得相同的测试精度，但事实并非如此。我得到了不同的结果。
因此，我的问题是:如果一个模型被训练成某种最优值，那么当每次在相同的数据集上进行测试时(不管使用什么框架)，训练的权重不应该产生相同的结果吗？
PyTorch模型：
class Net(
浏览 3提问于2020-09-28得票数 3
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我正在跟踪这个页面，以了解SageMaker的分布式培训功能。
上面写着：-
SageMaker分布式培训库只能通过TensorFlow、PyTorch和HuggingFace框架的AWS深度学习容器在SageMaker培训平台中使用。
这是否意味着我们不能使用SageMaker分布式训练来使用传统的机器学习算法(如线性回归、随机森林或XGBoost )来训练机器学习模型？
我有一个用例，其中数据集非常大，和分布式培训可以帮助模型并行和数据并行。为了避免在训练实例的内存中输入大量数据，还可以推荐哪些其他选项？
浏览 12提问于2022-09-17得票数 -1
3回答
我需要更多地了解特性数量与线性模型回归之间的关系，基于Andreas C. Müller和Sarah Guido所著的“机器学习与Python入门”一书第47页的这一段：
对于具有许多特征的数据集，线性模型可能非常强大。特别是，如果你有比训练数据点更多的特征，那么任何目标y都可以完美地建模(在训练集上)为一个线性函数。
它是如何用线性代数来解释的？
谢谢
浏览 0提问于2018-08-04得票数 0
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2回答
上图显示了一篇文章在一段时间内的页面浏览量。我正在寻找一个像样的，而不是复杂的物理或统计计算，能够给我(基于页面浏览量的历史)过去n天的页面浏览量的当前趋势(由蓝色框表示)。
那么基本上，在过去的5天里，这个链接的趋势是不是比通常的要高，如果是的话，程度/幅度是多少？
理想情况下，可接受的答案将提供适用于此问题的算法类，以及使用上面图表中提供的数据的一些示例。
谢谢!
浏览 2提问于2011-06-05得票数 3
1回答
对于数据表示在线欺诈或保险(每一行代表一个事务)的问题，响应变量通常表示以美元表示的欺诈行为的价值。这样的响应值可能少于5%的非零值，表示欺诈交易。
关于这样的数据集，我有两个问题：
我们可以使用哪些算法来保证模型不仅可以准确地预测欺诈交易，而且还可以预测与这些欺诈相关的欺诈的价值。
假设我们可以量化每个假阳性所涉及的成本(将非欺诈交易标记为欺诈性交易)和由于虚假否定而产生的成本(将欺诈性交易标记为非欺诈性交易)，我们如何优化该模型以最大限度地节省(或尽量减少损失)？
浏览 0提问于2014-11-12得票数 3
1回答
我想知道在Python中是否有一个函数可以找到最小绝对偏差和考虑点的不确定性的一组数据的最佳拟合线( 2D)或最佳拟合平面( 3D)。
事实上，我有三维点，我想要它们中最适合的平面。在sklearn和statsmodel python库中都存在加权最小二乘(WLS)拟合函数，通过在状态模型的分位数回归中加入q=0.5，得到最小绝对偏差。然而，怎样才能有加权最小绝对回归拟合函数呢？
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
2回答
假设我有来自同一变量的两个不同传感器的两个度量。我想知道是否有一种方法来进行信息融合，并获得一个独特的度量来描述整个系统(两个传感器)的最佳方式。
我知道Bar Campo传感器融合模型，但我想知道是否有任何模型没有采用经典的高斯假设，这样传感器融合可以处理坏数据/总错误。
谢谢。
浏览 2提问于2018-01-15得票数 0
回答已采纳
我基本上用PyTorch定义了一个带有Conv2D和线性层的模型，并用一个样本数据集对其进行了训练。该模型似乎运行并收敛。但我想知道我没有显式初始化模型层权重(normal或Xavier)。这是否意味着当我在每个时期训练之前调用model.train()时，层权重将在默认情况下随机初始化？如果是这样，我如何显式地更改初始化的类型？
浏览 2提问于2021-01-07得票数 1
1回答
使用CUDA C计算下列表达式的最有效方法是什么？
(A (D^-1)B^T )^-1
其中，D是一个很大的对称矩阵，A是一个小对称矩阵，使得B和B^T中等大小的矩形非对称矩阵。当然，(^-1)和(^T)分别是逆运算和转置运算。
浏览 4提问于2013-08-17得票数 0
1回答
我需要找到一种方法来计算拟合曲线上离给定点最近的点(或从给定点到曲线的最短距离)。
拟合曲线的方程形式为:y= m/(x+a)+c。我试图解析地求解它，但我得到了一个四次多项式。
有没有一个可以操作几千个点的解决方案(例如在stata中)？
浏览 22提问于2017-12-18得票数 0
我使用的是本教程中预先训练好的模型。https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html#defining-your-model 该模型是pytorch的更快的RCNN 50fpn模型。有人知道分类损失、损失和客观性损失函数是什么吗(即交叉熵或？)。提前谢谢你，Sriram A。
浏览 56提问于2021-07-30得票数 0
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