火炬中的单分类器网络

2015-09-28 61 views 1 likes

我是新来的火炬。我试图运行Torch.But单一分类实验，我收到以下错误，当训练开始时，火炬中的单分类器网络

/手电筒/安装/斌/ luajit：坏参数＃2“？” （超出范围在/torch/pkg/torch/generic/Tensor.c:853）

栈回溯：

[C]: at 0x7f17b9dc029 
    [C]: in function '__index' 
    .../torch/install/share/lua/5.1/optim/ConfusionMatrix.lua:40: in function '_add' 
    .../torch/install/share/lua/5.1/optim/ConfusionMatrix.lua:102: in function 'batchAdd' 
    Main.lua:246: in function 'Train' 
    Main.lua:289: in main chunk 
    [C]: in function 'dofile' 
    .../torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:131: in main chunk 
    [C]: at 0x00406670

是否有可能在火炬训练单一分类网络？
在此先感谢。

来源

2015-09-28 subha

嘿，在看不到它的情况下帮助你的脚本是相当困难的。也许你应该附上这个“单分类器实验”的源代码？ –

回答

感谢您的回复。我的模型包含，

分类= nn.Sequential（）

分类：添加（nn.Dropout（0.5））

分类：添加（nn.Linear（512512））

分类：添加（nn.BatchNormalization（512））

分类：添加（nn.ReLU（真））

分类：添加（nn.Dropout（0.5））

分类：加（nn.Linear（512,1））

分类：加（nn.LogSoftMax（））

，我使用nn.CrossEntropyCriterion（）在亏损网络。

是否可以运行单个分类器实验？

来源

2015-10-05 11:29:53 subha

是的，你可以在一门课上进行训练。

你得到的错误是指向混淆矩阵。对于一类应该以下列方式： - 类

classes = {1}

- 这个矩阵记录跨类当前混乱

confusion = optim.ConfusionMatrix(classes)

您的火车标签或测试标签不应该包含' 0'作为标签。

来源

2017-12-29 12:58:25

火炬中的单分类器网络

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