小编,你好,源码下载时页面出现死机,请给我发一份源码1415414974@qq.com,谢谢~
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代码和数据集从git上下不了。希望能给我发一份源码:511821447@qq.com
小编你好,也给我发一份代码和数据吧,感激不尽~ 1354317810@qq.com
您好,代码和数据集能否给我发一份ruanlt@126.com?谢谢…
作者您好,我是电子科技大学的一名学生。
您在书本第315页说:“从图 11-23 (a)中可以看出 , 在 100 轮法代之后 , 模型的分类效果不是很理想,所以图 11-23 (a) 上不同颜色的图片(代表不同的类别)混乱地挤在一起。但是当选代 10000轮之后从图 11-23 (b)上可以明显地看出 不同颜色的图片的区分度还是比较大的。”包括11-23(a)和(b)中图片注脚说:网络结构在训练 10000轮之后的结果。
这里您是否误认为Tensorboard在T-sne可视化的时候左下角的迭代是对应神经网络模型训练次数的结果。我觉得这里的训练轮数是T-sne的迭代轮数。Perplexity(困惑度)是T-sne的参数,learning rate是求解T-sne损失函数时的参数,所以训练次数应该是与T-sne求解相关的。而且样例代码中只在TRAINING STEPS = 10000时候保存了ckpt,所以T-sne结果只与网络最终预测结果有关,并不会保存每个训练阶段的可视化结果。
您好,我得把您的评论反馈给作者,如果回复,我会转达~感谢评论
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谢谢…
作者您好,我是电子科技大学的一名学生。
您在书本第315页说:“从图 11-23 (a)中可以看出 , 在 100 轮法代之后 , 模型的分类效果不是很理想,所以图 11-23 (a) 上不同颜色的图片(代表不同的类别)混乱地挤在一起。但是当选代 10000轮之后从图 11-23 (b)上可以明显地看出 不同颜色的图片的区分度还是比较大的。”
包括11-23(a)和(b)中图片注脚说:网络结构在训练 10000轮之后的结果。
这里您是否误认为Tensorboard在T-sne可视化的时候左下角的迭代是对应神经网络模型训练次数的结果。我觉得这里的训练轮数是T-sne的迭代轮数。Perplexity(困惑度)是T-sne的参数,learning rate是求解T-sne损失函数时的参数,所以训练次数应该是与T-sne求解相关的。而且样例代码中只在TRAINING STEPS = 10000时候保存了ckpt,所以T-sne结果只与网络最终预测结果有关,并不会保存每个训练阶段的可视化结果。