問題タブ [loss]

私は一種のユークリッド損失関数を持っています:

これy_{ji}は caffe の出力でありk_{ji}、実際の出力値でiあり、項目のインデックスでありj、サンプルのインデックスです。

c_i問題は、パラメータおよびの値を取得することですp_i。

がある場合c_i = c_q for all i \neq q、および の場合も同様にp_i、それらの値を損失レイヤーのパラメーターとして取得するだけです (caffe.proto に 2 つの新しいパラメーターを追加しました)。ただし、問題は、現在約 300 個のアイテムがあるため、それらを損失レイヤーのパラメーターとして取得するのは合理的ではないことです。損失レイヤーで値を取得しようとしました。つまり、損失レイヤーに別の値を追加しようとしbottom layerましたが、エラーが発生しました。私はここで立ち往生しています！

この問題を解決する方法を教えてください。

前もってありがとう、アフシン

私はいくつかのPC（win）+サーバー+ネットワークプリンターをすべて同じスイッチに接続し、すべて同じサブネットで構成しています。

スイッチがアップリンクに接続されていない場合、すべて正常に動作します (私のオフィスは他の世界から隔離されています)。しかし、アップリンクを (他のスイッチに) 接続すると、ランダムなパケット損失が発生します。

サブネット (PC の!!!) に ping を実行すると、デフォルト ゲートウェイ (???) からランダムな一時メッセージ「宛先ホストに到達できません」という応答が返されますが、サブネットの外側に ping を実行すると、パケットの損失はありません。ARP テーブルに「ホスト到達不能メッセージ」が表示されると、ping を実行している IP にデフォルト ゲートウェイの MAC アドレスが表示されます (???)。

どうしたの？ありがとう

テンソルフロー派の皆さんこんにちは！

次のスキーマがあります。

いくつかの連続変数 (実際には、Google word2vec から取得した単語の埋め込み) を入力し、連続変数と離散変数の両方と見なすことができる出力を予測しようとしています (申し訳ありませんが、数学者ですが、実際にはトレーニングの目標によって異なります)。出力は 0 から 1000 までの値を 0.25 (または高精度ハイパーパラメーター) の間隔で取ります。つまり、0、0.25、0.50、...、100.0 です。

tf.to_int (必要に応じて分数を省略できます) や tf.round などを含めることができないことはわかっています。これらは微分可能ではないため、逆伝播できません。ただし、ネットワークが丸められたソリューションを検索していることを「認識」できるソリューションがあると思います.0.25、5.75などの整数の小さな分数ですが、実際にはどこを見ればよいかさえわかりません。量子化を調べましたが、それは少しやり過ぎのようです。

だから私の質問は：

1. 0.0 未満の値を受け入れないことをグラフに通知するにはどうすればよいですか? ネットワーク出力の「ロジット」（回帰予測）で abs を実行することは、検討する価値があるでしょうか? いいえの場合、0 未満のスコアを厳しく処罰し、二乗誤差の代わりに絶対誤差を使用するように損失項を変更できますか? 私はそれを行うことの完全な結果に気づいていないかもしれません
2. 4.5 の予測が 4.49999 であるか 4.4 であるかは気にしません。精度を得るために予測を最も近い .25 に切り上げるためです。これが私の最終的なモデル評価メトリックです。もしそうなら、私は使用できますか？

precision = 0.01 # so that sqrt(precision) == 0.1 loss=tf.reduce_mean(tf.max(0, tf.square(tf.sub(logits, targets)) - precision ))

たとえば、100 個のサンプル (100 個の出力) があります。各サンプルの「重み」を使用してカスタム損失関数を作成したいと思います。

f はカスタム数値関数です (例: j**2)。これを行うにはどうすればよいですか今、「ユニバーサル」損失関数のみを作成できます（「重み」なし）：

問題は、インデックス (j) を取得できないことです。

server1 の mySQL データベースに送信されたデータ ログがいくつかあります。場合によっては、電源障害が原因で server1 がシャットダウンすることがあります。サーバー 2 の mySQL データベースにログを送信し、サーバー 1 が起動した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。これは可能なことですか、それとも何か他のことをお勧めしますか?

tensorflow を使用して深層学習モデル (CNN) を実行しました。エポック中に何度も、損失と精度の両方が増加したか、両方が減少したことを観察しました。私の理解では、両者は常に反比例の関係にあるということでした。両方が同時に増加または減少するシナリオは何ですか。

Androidで極端なUDP パケット損失が発生していますが、意味がありません。状況は次のとおりです。

1. ホームネットワークに接続されたJavaクライアントを実行しているPC
2. ホームネットワークに接続されたJavaサーバー（Android）を実行している電話
3. ホームルーターは新品の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。
4. UDP パケットが小さい (< 15 バイト)

症状:

1. PC が UDP パケットを別の PC (両方とも同じネットワーク上) に送信すると、非常にうまく機能します (ほとんどパケットが失われません)。

2. Android が UDP パケットを同じネットワーク上の PC に送信する場合も、非常にうまく機能します (パケットの損失はほとんどありません)。

3. PC が同じネットワーク上の Android に UDP を送信すると、極端なパケット損失が発生します (50% 以上の確率ですが、状況によって異なります)。

ほとんどの場合、パケットを 1 回通過させるのに 10 回ほどパケットを送信する必要があります。それ以外の場合は、かなりの遅延が発生します。Androidの受信側でのみ発生する非常に奇妙な動作。Android を Java で同じコードを実行する PCに置き換えるか、Packet Sender の UDP サーバーを介してパケットを受信するだけであれば、損失の問題はありません。私が気付いたもう 1 つのことは、ルーターを経由する代わりに、インターネットに接続されていない、または他のクライアントが存在しない別のアクセス ポイントを経由すると、パフォーマンスが劇的に向上するように見えることです。これは予想されることですが、私の質問は、なぜ Android の受信側のパフォーマンスがこれほど低いのかということです。非常に多くのパケットを失います。Android が、同じコードを実行し、同じネットワーク上で実行されている別の PC に置き換えられた場合、問題はありません。Androidまた、パケットの送信に問題はありません(パケットが失われることはありません)。したがって、受信側でAndroidに関連する何かでなければなりません...

また、PC コードを Packet Sender に置き換えてみましたが、同じ結果が得られました。問題は Android の受信側にあるようです。PC側とAndroidで同じUDPコードを実行します。

UDP 送信コードは単純です。

Android の UDP 受信コードは、UDP サーバー クラスに存在します。

UDPServer.java クラスは、メイン アクティビティの「onCreate()」メソッドによってインスタンス化されます。