2021年ICLR的一篇文章一、IntroductionDETR的缺点：1、模型很难收敛，训练困难。相比于现存的检测器，他需要更长的训练时间来收敛，在coco数据集上，他需要500轮来收敛，是faster r-cnn的10到20倍；2、DETR在小物体检测上性能较差。现存的检测器通常带有多尺度的特征，小物体目标通常在高分辨率特征图上检测，而DETR没有采用多尺度特征来检测，主要是高分辨率的特征图会
ANSYS 18.0在2017年1月底发布，来看看Fluent18.0更新了哪些内容。1 用户界面关于用户界面方面的更新包括： （1）可以在树形菜单中同时选择多个子节点，如同时选择多个边界，点击右键对选择的节点进行操作。（此功能对于需要同样设置的相同类型边界条件比较好用） （2）鼠标单击节点进行选择，双击节点打开相应的对话框或任务页面。（此功能貌似以前版本就有） （3）对话框中的列表项默认为展开的
仿真不收敛，提示ERROR(ORPSIM-15138): Convergence problem in transient analysis at Time = 116.4E-21. Time step = 116.4E-21, minimum allowable step si
在量化计算中经常遇到收敛失败的情况，可进一步分为SCF不收敛和几何优化不收敛两种情形。SCF自洽场叠代不收敛，是指对指定结构的波函数不断优化、寻找能量最低点的波函数时出现的收敛失败，而几何优化不收敛是在结构优化过程中出现的收敛错误。网上关于量化计算收敛失败的讨论贴较多，本文汇总了网络资料和个人的使用经验，以Gaussian16为例，详细地列出了这类报错的可能解决办法。在Gaussian16中，默认
<<Designers Guide to Spice and Spectre>>
为什么要读这本书？
① 该书是介于算法和教你如何操作软件之间的一本书，可以帮助你更好的使用Simulator的设置。
② Simulator仿出的结果可靠不？精确不？是否收敛？应该如何处理，如何设置？
③ 读完这本书，你应该会： 
1 收敛性判断标准通常而言，计算不收敛有两种不同问题：数值发散导致Fluent无法继续进行计算虽然数值不发散，但是残差始终在较大数值波动，难以降低 Fluent计算收敛，应满足以下要求：各个项目的迭代残差降低到足够小的数值通量整体是平衡的，例如入口流量和出口流量基本相等 对于稳态仿真还应该有：某些宏观物理量（例如流体作用力）数值基本平稳不波动Fluent默认的收敛标准为迭代残
无穷级数1.这个证明还是蛮有意思的，将1/n与ln(1+n)进行比较，发现前者要大于后者，然后去求后者的和。发现后者的和为无穷大。所以，1/n是收敛的。 2.这是属于比较常见的级数，所以，还是要记住的。 感觉这种题目却是还是蛮有意思的，因为这种题目正好是用到了高中的一些不等式的知识，而这又是非常难已看出的。 4.这里主要是记住那个公式。这样，在遇到一些题目的时候，思路会较为清晰一点。 5.这一题呢
有的时候我们在做Spectre trans瞬态仿真时，也许会遇到不收敛的情况，log上面print出来的time step越来越小，甚至可能是10e-18的级别，导致仿真无法结束，这是怎么回事呢？一、不收敛的原因在Cadence的官方文档Spectre® Classic Simulator, Spectre APS, Spectre X, and Spectre XPS User Guide中可以
①、一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛。②、FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验 ③、首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因
目录
训练集loss不下降
验证集loss不下降
测试集loss不下降
实践总结
loss不下降，分多种情况：训练集不下降，验证集不下降，本文结合其它博客，做个小的总结：
首先看看不同情况：train loss与test loss结果分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
t
caffe报错（1）loss不收敛，可能的原因1. 检查label是否从0开始2. 输入数据和输出数据有误3. 学习率过大4. 损失函数可能不正确5.batchNorm可能捣鬼6.采用stride大于kernel size的池化层7.你的Shuffle设置有没有乱动8. 网络设计不合理解决办法 当使用caffe训练网络，loss出现Nan，说明你的loss已经发散了。 loss不收敛，可能的原因
什么是STP？先看一下官方的定义：STP（Spanning Tree Protocol）是生成树协议的英文缩写。该协议可应用于在网络中建立树形拓扑，消除网络中的环路，并且可以通过一定的方法实现路径冗余，但不是一定可以实现路径冗余。生成树协议适合所有厂商的网络设备，在配置上和体现功能强度上有所差别，但是在原理和应用效果是一致的。首先、我们从官方的定义可以提炼一些信息：STP是生成树协议（定义）STP
理解MCMC及一系列改进采样算法的关键在于对马尔科夫随机过程的理解。更多详尽的讨论请参见 重温马尔科夫随机过程。π(x)，我们希望能有便捷的方式生成它（π(x)）对应的样本。由于马氏链能收敛到平稳分布，于是一个很nice的想法（by Metropolis, 1953）是：如果我们能够构造一个转移矩阵为 P的马氏链，使得该马氏链的平稳分布恰好是 π(x)，那么我们从任
深度学习损失函数在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：1、信息流forward propagation，直到输出端；2、定义损失函数L(x, y | theta)；3、误差信号back propagation。采用数学理论中的“链式法则”，求L(x, y | theta)关于参数theta的梯度；4、利用最优化方法(比如随机梯度下降法)，进行参数更新；5、
梯度是一个矢量，有大小和方向。 梯度始终指向损失函数中增长最快的方向。梯度下降法算法会沿着负梯度的方向走一步，以便尽快降低损失。梯度下降法要使梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯 度）的反放向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函 数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习率（有时
改成最后一层没有激活函数
原创
2022-07-19 11:41:25
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简介最近又开始使用 Pytorch 进行训练了，但是遇见了不少问题，主要问题集中在 loss 不收敛上，本章节就此问题进行探讨，由于是一遍码代码一遍写文章，本文最后不一定会给出解答，但会记录我寻找答案的经历和过程。1. 经典的 Cross Entropy 问题注意，许多初学者这么使用交叉熵 lossF.softmax(y)
F.cross_entropy(y, label)Wrong × 错误的
RocksDB是Flink中的一个状态后端，它允许作业的状态大于可用内存量，因为状态后端可以将状态溢出到本地磁盘。这意味着磁盘性能可能会影响使用RocksDB的Flink作业的性能。通过一个案例研究，本文说明了使用RocksDB的Flink作业的吞吐量下降问题，并演示了我们如何将底层磁盘的性能确定为根本原因。作业和执行环境我们处理的是一个典型的物联网（IoT）工作，它处理数百万台设备发出的事件流。
目录1 一个简答的数值案例1.1 问题分解 1.2 算法过程及收敛条件 2 使用Benders分解方法求解基于场景的两阶段随机规划问题2.1 概述 2.2 算法流程2.3 紧凑模型2.4 解法 2.5 分解模型 -- 概率的等价处理 2.6 终止准则3 随机市场出清的案例分析3.1 问题建模3.2 问题分解 3.3 计算结果&
“牛顿下降法和梯度下降法在机器学习和自适应滤波中都很重要，本质上是为了寻找极值点的位置。但是收敛的速度不同。适当的学习速度，有利于机器学习模型的快速收敛。而过大或者过小的学习速度，都不合适。 下图比较了较小与过大学习速度示意图比较。较小的学习速度示意图。 过大的学习速度示意图。 梯度下降算法中，最合适即每次跟着参数θ变化的时候，J(θ)的值都应该下降 到目前为止，我们还没有介绍如何选择
