Deferred对象有两个主要的回调池，即doneCallbacks和failCallbacks。这两个池都是“线性的”：回调是按照给定的顺序依次存储的。这种线性结构似乎与人们在处理错误时必须考虑的“树状”结构背道而驰。在每一步，都有两种情况:失败和通过。// stuff // stuff // stuff}
似乎由于Deferred的强制线性
浏览 1提问于2011-12-14得票数 2
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用于语言模型和序列分类的BERT模型在最后一个转换器和分类层之间包含一个额外的投影层(它包含一个大小为hidden_dim x hidden_dim的线性层、一个退出层和一个tanh激活层)。根据的说法，FlauBERT模型(XLMModel精细调整法语语料库)也包括这个池层：“分类头是由以下几个层次组成的，依次是:下拉、线性、tanhactivation、退出和线性。”因此，问题是:为什么huggingfaces的FlauBERT模型中没有池池层？
浏览 5提问于2020-08-11得票数 2
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因为“层”一词在应用于卷积层时通常意味着不同的东西(有些将通过池将所有事物作为一个单层处理，而另一些则将卷积、非线性和池处理为单独的“层”；)，因此我不清楚在卷积层中应该在哪里应用下拉。辍学是否发生在非线性和池之间？
浏览 1提问于2016-06-01得票数 5
我正在用Py手电筒进行序列建模，并试图确定池层和线性解码层的顺序是否重要。考虑到我有一个具有(Batch, Seqlen, dim_model)形状的序列，并且我想将它转换为(Batch, dim_output)，那么我需要一个池层来减少第二维(SeqLen)，并需要一个仿射转换来将我很感兴趣的是使用任意池层的情况，这包括例如“最后”池：torch.norm(decoder(pooler(x)) - pooler(decoder
浏览 3提问于2022-03-28得票数 0
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当涉及到来自功能图的ROI池时，我被卡住了。我知道这里可以使用双线性采样，但它可能对端到端训练没有帮助。如何在tensorflow中实现此ROI池化层？
浏览 5提问于2018-08-18得票数 0
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我想知道在CNN的预测变量之间或预测变量与结果变量之间是否有任何相关的规则。相关性的价值应该是什么？和CNN合作的时候有关系吗？我的例子是使用两个范畴预测变量和
浏览 0提问于2019-06-25得票数 1
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地图对其所有元素进行二进制搜索，这具有对数复杂度-这意味着对于足够小的对象集合，地图的性能将比具有线性搜索的两个向量更差。我使用字符串作为键，值是指针，但我的特定用例可能并不重要。我更想知道如何正确使用这两个工具。
浏览 3提问于2011-10-25得票数 6
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我正在考虑使用Java Semaphore类实现类似于的东西，并且想知道它是否适合。目标是限制对共享资源的写入速率，我会让一个线程定期向信号量释放一定数量的许可，而一个工作线程池则试图获取与它们想要写入的项大小一样多的许可。我关心的是，Semaphore是在幕后使用单个int实现的，还是它的空间使用与活动许可的数量成线性关系(使用某种许可队列或类似的实现)。如果空间(以及时间)是线性的，那么我显然希望避免讨论以字节为单位的速率。
浏览 0提问于2013-02-27得票数 2
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是否有可能做一个非线性最大池卷积？使用NxM补丁并跨过输入图像，如果当前像素不是附近的最大值，则将其归零？一个非线性的最大卷积像这样工作，这是我的图像 3 5 1 2 7给定一个2x2max池，则这个输出 0 5 0 0 7
浏览 4提问于2016-07-04得票数 9
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当我运行以下代码时池对象是OpenVinoTensor，abc="abc123“是调试的测试参数。分类器的定义如下：
浏览 2提问于2021-02-07得票数 0
如何有效地产生两个平衡的团队1,4，2,3 (如果可能的话，线性时间)？任何帮助都将不胜感激。谢谢。
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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可遍历内存池的数据结构
、、、
我正在C++中实现一个内存池，具有以下约束：
我可以使用什么数据结构来尽可能高效地进行(De)分配？是否有可能使用恒定时间操作创建一个内存池</e
浏览 3提问于2014-04-28得票数 1
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我试图重新创建本文中的模型：BiSeNetV2有一个称为上下文嵌入块的模块，其中使用全局平均池来使用剩余连接将全局信息嵌入到特征映射中。在本文提供的图中，在全局池和1x1卷积之后，它提到了我从另一篇论文中追溯到这一理念的广播操作。我的问题是:使用双线性更新抽样是否有意义，或者这种操作是否会产生与我所想的不同的输出？此外，如果我使用双线性上采样，我应该如何选择比例因子，以适应不同的输入大小？
浏览 0提问于2022-05-12得票数 0
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理论分析表明，卷积网络的阶数为：Convolutional Layer - Non-linear Activation - Pooling Layer。
浏览 2提问于2016-02-21得票数 39
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从MessagingFacade.sendMessage(Object)调用返回
如果(a)类具有昂贵的equals最后一个注意事
浏览 2提问于2015-04-09得票数 2
我有一个嵌套的回收器视图，两个视图都有水平线性布局，但是子回收器视图没有滚动所有结果1)我在父回收器视图中使用了快照助手2)也使用子回收器视图中的回收器视图池
浏览 1提问于2019-10-28得票数 0
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在它中，他们建议使用扩展卷积来获得全局上下文，而不是最大池/下采样，因为池会缩小您的图像，而扩展卷积不会。，我的第一个问题是：，它们修改VGG16并删除最后两个最大池层，但它们将其他3个max池层留在其中。为什么他们不只是删除所有的最大池层？计算效率？这不是会导致更小的图像吗？如何将其扩展到原来的大小，双线性插值？
我们还删除了中间特征图的填充。中间填充被用于原始分类网络，但在密集预测中既没有必要也没有正当理由。
浏览 5提问于2017-11-12得票数 5
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为什么需要通过Why池和relu进行反向传播？
反向传播的目的是更新权值，而and池和relu则只对输入执行简单的操作。他们没有真正的重量或过滤器。那么，为什么需要通过它们进行反向传播呢？
浏览 0提问于2018-08-11得票数 1
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