#Medcial Transformer代码复现有问题咨询。第一，文章中数据集如何获取？第二，训练的步骤？第三，如何训练自己的数据集？
0条回答 默认 最新
- 2021-12-28 16:04回答 1 已采纳 特殊符号问题？
- 2022-12-07 12:00回答 1 已采纳 可以参考下ChatGPT的答案：Transformer开始计算损失更新权值的环节是在完成训练之后，利用反向传播算法（Backpropagation）计算梯度，再根据梯度来更新权值参数。
- 2023-04-21 11:00回答 3 已采纳 该回答引用chatgpt:该代码运行出现了ValueError: Input X contains NaN的错误，说明输入的X数据中存在NaN值，而DecisionTreeRegressor不支持包含
- 医学分割哇哇哇哇哇哇哇哇哇的博客 带有U-SA的锚点条件 没有卷积层的感应偏置，transformer块具有更强的表示能力，但在训练数据有限的情况下，对输入方差也更敏感(Naseer et al 2021)。直接将变压器块添加到扩散模型中会导致每次输出的方差很大。为了...
- 2023-02-13 14:41回答 1 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” self.proj 是一个全连接层，在 SWIN Transformer 模型的 WindowAttention 模块中使用。它的作用是对
- 2023-02-01 19:33回答 1 已采纳 Transformer模型在SISR问题中的特殊之处在于它使用了self-attention机制来捕捉图像中的长距离依赖关系，因此它可以处理任意大小的图像。在训练时使用的小图像可以避免内存问题，但是训
- 2022-11-15 11:37回答 3 已采纳 是有足够时间让你完成。首先swin的理论还是基于卷积神经网络，其次swin的大热，也让它的源码处处可见可查。
- 格里芬阀门工的博客 本文的用了双胞胎网络，通过不同的patch_size，关注不同尺寸的信息，然后利用TIF模块进行融合，解决ViT无法兼顾局部和全局的问题
- 2023-03-30 17:47回答 2 已采纳 import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义自定义损失函数 def custom_loss_function(output, tar
- 2023-03-17 18:46回答 7 已采纳 参考GPT和自己的思路，1.添加负样本的方法负样本是指不属于目标类别的样本，一般用于训练分类器或检测器来增加模型的泛化能力。添加负样本的方式可以是随机采样、手动选择或者从其他数据集中选择。在训练过程中
- 2023-03-22 21:52回答 1 已采纳 通常在训练的配置文件中设置num_classes参数，具体位置取决于你使用的训练脚本。在 Video Swin Transformer 中，你可以在 configs/recognition/swin/
- 2022-07-08 09:43Tina姐的博客 本文跟那些长篇大论教你入门的文章大大不同！！ 你读了这些文章，对于小白来讲，原理既...本实践教程只需要你有深度学习基础，了解 MOANI 和 pytorch。可以简单理解为：只是model换了。不关注model细节，直接盘它。...
- 2022-12-12 17:20回答 1 已采纳 你说的全连接层的W指的是权重矩阵吧，肯定是要训练的。神经网络训练的主要目的就是更新权重矩阵的参数
- 2024-01-10 01:18夏莉莉iy的博客 计算机-人工智能-脑科学与类脑智能
- 2024-08-07 21:13程序猿李巡天的博客 尽管大型语言模型(LLM)具有出色的能力，但由于它们完全依赖于其所包含的参数化知识，往往会产生包含事实错误的回答。...所以近期有学者提出了Slef RAG的方法，该方法通过按需检索和自我反思来改进LLM的生成质量。
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
9月9日
创建了问题
9月1日
悬赏问题
- ¥15 odoo17处理受托加工产品
- ¥15 如何用MATLAB编码图三的积分
- ¥15 为什么我安装了Homebrew之后，无法像官网的那样通过执行命令安装Watchman
- ¥15 圆孔衍射光强随孔径变化
- ¥15 MacBook pro m3max上用vscode运行c语言没有反应
- ¥15 ESP-PROG配置错误，ALL ONES
- ¥15 结构功能耦合指标计算
- ¥50 AI大模型精调（百度千帆、飞浆）
- ¥15 非科班怎么跑代码？如何导数据和调参
- ¥15 福州市的全人群死因监测点死亡原因报表