我应该如何处理这个错误?
ERROR Unable to establish one or more of the specified browser connections. This can be caused by network issues or remote device failure.
当我尝试使用该配置在windows代理上的ci上运行我的测试时,我得到了这个错误:
我尝试使用命令testcafe ie ./src/*.spec.ts运行测试。在本地Windows 10/IE 11上,一切运行正常。什么会导致代理上的浏览器连接出现问题?
我有以下问题。我用Keras建立了一个神经网络。这是我的部件 of my dataFrame。我的DataFrame看起来像:
Id MainCl Class Other Options...
1016178069 0 30 1
1016178012 0 25 0
我的结果向量给出了结果被分类的概率。示例:
Prob_isClass_A Prob_isClass_b
0.756686 0.243314
我试图在高度不平衡的数据上建立一个二进制分类器神经网络。阶级不平衡约为99%:1%。即使在对数据进行加权以创建一个50-50的样本时,似乎也存在一些问题。网络要么陷入低精度,要么猜测所有的零以获得最大的99%的准确度。为响应设置一个较低的阈值似乎也不适用于。是否有一种方法可以创建一个能很好地处理不平衡类的成本函数,还是可以模拟梯度提升的方法?我想实现的东西,积极学习的离群点,并惩罚错误的预测为零。我试着用下面的方法修改代价函数,但是它并没有改进算法。
class QuadraticCost(object):
def fn(output, y):
if y == 1 and out
我一直在caltech silhouettes数据集上实现VAE和IWAE模型,并且遇到了一个问题,即VAE的性能略高于IWAE ( VAE的测试LL约为120,IWAE的测试约为133)。我不认为应该是这样的,根据理论和实验产生的here。 我希望有人能在我的实现方式中发现一些问题,这是导致这种情况的原因。 我用来近似q和p的网络与上面附录中详细描述的网络相同。模型的计算部分如下: data_k_vec = data.repeat_interleave(K,0) # Generate K samples (in my case K=50 is producing this behavior