推 wuyiulin: 你要兩個同時訓練？不考慮遷移學習？ 04/12 19:45
→ wuyiulin: 我有幹過類似的東西，但是那個時候是把Loss加起來，用 04/12 19:45
→ wuyiulin: 一個 optimizer 04/12 19:45
→ fragmentwing: 我後來梳理這次要建的結構 發現合在一起還是比較合 04/13 00:43
→ fragmentwing: 適的 只不過這次的構思過程中確實激起我的好奇心 04/13 00:43
→ fragmentwing: 用一個optimizer的話應該還是同一個更新 只是loss會 04/13 00:43
→ fragmentwing: 像雙胞胎三胞胎網路那樣由多個網路輸出後合併計算吧 04/13 00:43
→ fragmentwing: 直接loss相加很有趣的感覺 04/13 00:58
推 DaOppaiLoli: 路過好奇，請問 STN 是 Spatial Transformer Networ 04/13 06:04
→ DaOppaiLoli: k 嗎 04/13 06:04
→ fragmentwing: 是的 我看到的方法是裝在分類器裡 實際上提供評價的 04/13 13:59
→ fragmentwing: 還是分類器output後算出來的loss 04/13 13:59
→ fragmentwing: STN算是間接跟著更新 04/13 13:59
→ fragmentwing: 個人認為這其實會為模型帶來不穩定因素 04/13 13:59
→ fragmentwing: 因為一個loss就要同時負責分類的準確度與映射的正確 04/13 13:59
→ fragmentwing: 度 意義的解釋上存在衝突 04/13 14:00
→ fragmentwing: 不過我實作上是有提升辨識準確度 04/13 14:00
→ fragmentwing: 最有趣的是 STN可以推廣到一維和多維的調參上（非指 04/13 14:02
→ fragmentwing: 超參） 04/13 14:02
→ fragmentwing: 理論上你可以用STN的方式給一維資料做平滑處理的參 04/13 14:02
→ fragmentwing: 數調整 像是多項式要幾次或窗口要多大 只要能確保這 04/13 14:03
→ fragmentwing: 個平滑過程大致上存在能收斂的地方 04/13 14:03
→ fragmentwing: 那STN就會在訓練過程中找出適合的調參 04/13 14:08
→ fragmentwing: 等等我發現我原文就有把全名打出來了XD 04/13 14:13
推 DaOppaiLoli: 因為原文是 Transform 想說會不會跟 Transformer 不 04/13 15:10
→ DaOppaiLoli: 是同個東西 XD 04/13 15:10
→ fragmentwing: 完全不一樣XD 04/13 17:05
→ chang1248w: tensorflow要動這塊還挺簡單的 04/26 03:31