中,提出了一種使用單目影象估計深度的方案獲得了state of the art的效能,演算法能夠很好地收斂,作者在論文中同時嘗試使用雙目影象作為輸入其他方面不改變,獲得了顯著的效能提升,但是論文中提到和單目輸入相比一個顯著的問題是雙目模型訓
(隨機驗證者在每個slot中提議一個區塊,如果其他驗證者投票贊成該區塊,那麼提議驗證者將會獲得獎勵)(Slots可能會丟失區塊,當被選中的驗證者因為掉線、同步失敗等原因而沒有提議區塊時,就會丟失區塊,那麼驗證者也無法得到獎勵)某epoch中
Motivation之前的One-shot NAS工作在搜尋過程中有兩個特點:訓練所有模組的引數使用在驗證集上的準確率作為評價指標來評估模型的好壞很明顯這兩個步驟都非常耗時,所以這篇論文打起了 batch-normalization (BN
org/docs/stable/optim
01)在RTX2080Ti,6核CPU ,取Topk=20 的情況下測試在資料集Gowalla,Amazon-book上面的 precision,recall,ndcg指標
max:當指標(如精度)不再上升factor:學習率調整倍數,相當於gammapatience:當10個epoch後指標不再發生變化時,調整學習率verbose:是否列印學習率資訊threshold_mode:判斷指標是否達到最優的模式re
0Thread model: posixps : 前一段時間一些朋友給了我不少建議,我還沒來得及更新,打算先實現大部分主流功能,再做最佳化哈目前介面(均已測試透過):API:Matrix read_csv(string &file_
avg訓練用loss
總結一下:Mini-batch GD比傳統GD效果更好,訓練更快Momentum動量法可以減小Mini-batch帶來的振動梯度下降的最佳最佳化方法是Adam演算法Adam演算法中的超引數β1和β2以及learning-rate也會顯著影響
net/FourSection/images’)for epoch in range(1, 20 + 1):train(epoch)test()# 在某些輸入批處理上視覺化STN轉換visualize_stn()plt
LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)功能:為不同引數組設定不同學習率調整策略
reshape(-1, 28 * 28) # 二維的圖片資料攤平logits = net(data) # 前面定義的網路MLP的輸出loss = Loss(logits, target) # nn
zeros(N)kaczmorz_record=kaczmarz(A,b,x0,max_epoch=max_epoch)rk_record=random_kaczmarz(A,b,x0,max_epoch=max_epoch)rks_rec
驗證集loss上升,acc也上升這種現象很常見,原因是過擬合或者訓練驗證資料分佈不一致導致,即在訓練後期,預測的結果趨向於極端,使少數預測錯的樣本主導了loss,但同時少數樣本不影響整體的驗證acc情況
有些特別大的資料集也許還沒訓練完一個完整的epoch就能很好的收斂,這種情況最好是幾十幾百個batch就驗證一次