chainer

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首先我講述你的問題和情況。我想在chainer中做多標籤分類，我的班級不平衡問題非常嚴重。在這種情況下，我必須切片矢量來計算損失函數，例如，在多標籤分類中，地面真值標籤矢量大多數元素爲0，其中只有少數爲1，在這種情況下直接使用F .sigmoid_cross_entropy應用所有0/1元素可能會導致訓練不收斂，所以我決定使用[[xx，xxx，...，xxx]]切片（a是上一個FC層的chai

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我們是否需要導出差分/梯度w.r.t.在向後函數（chainer）中輸入數據？

我在我的研究中實現了一個非常複雜的函數，它在這一層使用信念傳播。我已經推導出梯度w.r.t.這個層的W（參數），但是因爲它的複雜性，我沒有導出漸變w.r.t. input_data（數據來自前一層）。我對於反向傳播的細節非常混亂。我搜索了很多關於BP算法的知識，有些筆記說只有差分w.r.t才行。 W（參數）並使用殘差得到梯度？你的例子似乎也需要計算漸變w.r.t.輸入數據（前一層輸出）。我很困惑

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如何設置chainer中單個鏈接/函數的學習率？

咖啡可以做到這一點。由於某一層神經網絡需要較大的學習速率，而conv層需要很小的lr。如何控制不同的層在鏈接器中有不同的lr，以便優化器可以根據相應的lr進行更新？

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在Chainer中編寫函數

我希望通過組合一些現有的函數在Chainer中創建一個新的函數對象。我無法在文檔中找到任何方法來執行此操作。我可以直接實現複合函數，這在計算上可能更有效。或者我可以使用現有函數的現有向前和向後方法。推薦的方法是什麼？

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如何實現提前停止作爲擴展

作爲這個thread，我們可以通過設置函數（f：trainer - > bool）作爲培訓師的stop_triger來停止迭代循環。但是通過這種方式，我認爲我們不能使用其他擴展，如LogReport，它使用stop_trigger =（（args.epoch，'10'））。所以，我的問題是如何實現提前停止作爲擴展，以及如何發送信號來阻止來自擴展的教練迭代。謝謝。

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chainercv項目的原始更快的R-CNN咖啡代碼的完整副本？

我找到了chainercv項目：https://github.com/chainer/chainercv 我已經閱讀了這段代碼，評論和代碼非常好，但是很少有細節仍然讓我感到困惑。我想知道：這個代碼是否與https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 完全一樣的邏輯這是一個orignal caffe實現。

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亞當優化器在chainer中報告錯誤？

版本：2.0.2 chainer我使用亞當優化，然後報告錯誤，我發現它是由代碼（fix1 == 0？）造成的：在adam.py： @property def lr(self): fix1 = 1. - math.pow(self.hyperparam.beta1, self.t) fix2 = 1. - math.pow(self.hyperparam.bet

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爲什麼NStepLSTM沒有reset_state方法？

我首先使用L.LSTM，後來我發現這個NStepLSTM，這是官方教程文檔的露出部分。 https://docs.chainer.org/en/stable/reference/generated/chainer.links.NStepLSTM.html?highlight=Nstep 爲什麼chainer.links.NStepLSTM或chainer.links.NStepBiLSTM沒有re

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chainer.functions.get_item如何反向傳播？

這個問題如下Does slice or index of chainer.Variable to get item in chainer has backward ability? 考慮一個典型的例子問題：假設我有卷積層+ FC層，我的最後一個FC層輸出向量。因爲在某些情況下我必須切片矢量來計算損失函數，例如，在多標籤分類中，地面真值標籤矢量大多數元素爲0，其中只有少數爲1，在這種情況下，直接使用

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如何chainer

使用澤維爾重量初始化我已經找到了這個網頁：https://docs.chainer.org/en/stable/reference/initializers.html 如何使用澤維爾重量初始化在chainer初始化重？