我想在Keras或Theano中实现具有指数衰减学习率的卷积神经网络(CNN)。学习率根据以下更新规律动态变化:
eta = et0*exp(LossFunction)
where et0 is the initial learning rate and LossFunction is a cost function
我知道Keras允许设置SGD优化器:
SGD(lr, momentum0, decay, nesterov)
衰减项只允许每个时期的固定衰减学习率衰减。
如何使用相对于成本函数呈指数衰减的学习率来设置或编码SGD?为了给你提供信息,我在Keras中发布了SGD的源代码:
cl
我是深度学习的新手。
我构建了一个小型架构,并使用Adam优化器对其进行编译,如下所示:
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss="mse")
#Train it by providing training images
model.fit(x, x, epochs=10, batch_size=16)
附言:这可能是愚蠢的问题,但请不要对我苛刻,因为我是新的!
因此,我的问题是,我创建了一个OnPageChangeCallback (成功),但我不知道如何注销它以避免内存泄漏…
这是我的mainActivity文件,否则一切正常工作:
class MainActivity : AppCompatActivity() {
lateinit var binding: ActivityMainBinding
lateinit var viewPager: ViewPager2
lateinit var navigationView: BottomNavigationView
override fun onCreate(
我使用的是XGBoost 0.90。我希望用Python训练一个XGBoost回归模型,使用内置的学习目标,并在内置的评估度量上尽早停止。很简单。在我的例子中,目标是'reg:tweedie‘,而评估标准是’tweedie nloglik‘。但是在每次迭代时,也希望计算一个信息丰富的自定义度量,这不应该用于早期停止。但这是错误的。
最后,我希望使用scikit-学习GridSearchCV,训练一组模型,以便早期停止使用内置的目标和度量,但最终选择在折叠的定制度量上表现最好的模型。
在这个示例代码中,我使用了另一个内置目标和内置度量,但问题是相同的。
import numpy as n
我编写了一个包含以下CoffeScript代码的类:
class SomeClass
# ...lots of other code...
runner: ->
process.nextTick =>
if @some_condition
@do_something_async()
@runner()
它应该做的是等待@some_condition成为真。这基本上是有效的,然而,由于它真的很快地循环了所有这些,它会导致大量的资源使用。我该如何正确地做这件事呢?
我正在优化应用程序的性能,我想知道是否对那些不依赖于任何变量的函数使用useCallback钩子。
考虑以下情况:假设我们有一些功能:
const someFunc = () => {
let someVar = "someVal";
/**
* here some extra calculations and statements regarding 'someVar'.
* none of the statements depends on a variable outside this function scope.
*/
我遵循一个带有Hooks在线课程的Advanced模式,在这个早期的例子中,他们用以下API创建了一个可扩展组件(比如经典的手风琴或可折叠面板):
<Expandable>
<Expandable.Header>This is the header</Expandable.Header>
<Expandable.Body>This is the content</Expandable.Body>
</Expandable>
他们使用上下文将州expanded传递给可扩展的孩子。到目前为止还不错:
impor
我目前正在学习Javascript,我正在努力掌握回调函数。有一件事我想弄明白。
我不明白的是,单击调用中的函数是如何从函数sendData中获取值的?我确实理解我们总是返回一个数组,但是值是如何变成数据的呢?
// Function that takes callback
function sendData(callback) {
let data = ['1', '2'];
// Here we return the sendData function, with a array value
return ca
我不太确定在使用xgboost作为元学习者来学习合奏之前,我应该如何调整xgboost。
我是否应该包括预测矩阵(即。包含来自不同基础学习者的预测结果列的df ),还是我应该只包括原始特性?
我尝试过这两种方法,只使用“n_estimators”,并将F1评分作为交叉验证的标准。(学习率=0.1)
方法1:具有pred矩阵+原始特性:
n_estimators = 1 (this means only one tree is included in the model, is this abnormal? )
F1 Score (Train): 0.907975 (suggest overfi