SuperHacker UEFI

> > 你应该是没加成功哈😊 > > 平衡采样确定有加成功 > 目前还是找不出testing递减的原因... > 请问除了对齐之外您有做center crop吗？ 你试试去掉预训练，完全重新训练。代码也需要修改一下，train.py第135行改成imagenet_pretrained = False。 如果这样的话，epoch也要增加，拿1080Ti的GPU可能要训练8小时

关于Self-Cure-Network的训练，我有几点想法： 1. 让模型自动挑选出错误的训练样本，这需要模型有一定的识别能力，而识别能力又是在这个训练集上训练出来的，在这种情况下，错误样本比率、训练集规模应该存在一个阈值。设想一个7分类而每类只有100张图片的训练集下，错误率又是80%，这种情况下模型训练很难收敛，即使收敛到一个极限程度，具备的筛选能力也很差 2. 当训练集规模很大，而错误率很低的情况下，让模型自己剔除“错误”样本后，能让模型更加收敛，体现在模型输出的置信率升高。不过，当每类的训练样本数量都一样、每类的错误率都一样的情况下，让模型通过自动剔除而训练的更加”自信”似乎没啥用？因为即使模型没有那么收敛，通过argmax获得输出label应该也不太影响准确率 3. 当训练集存在偏见时，模型的自动剔除机制可能会加重过拟合。比如，水果分类的西瓜类中，有90%的红西瓜和10%的黄西瓜，然而模型Self-Cure过程可能会认为黄西瓜不是西瓜，从而被剔除 4. 和第3个类似，由于拍摄角度、光线或者噪点的情况，可能会被模型认为是“错误样本”而被剔除 我还没有读您最新的研究论文，不知道您是不是已经研究过这些了，如果您已经研究过了，希望您回复一下新的论文链接。如果还没有，希望我的想法能给您带来启发。 iPhoneから送信 2024/05/08 14:03、Kai Wang (Victor Kai) ***@***.***>のメール:  填申请表是必要流程呀 You Zuo ***@***.***>于2024年5月8日 周三07:47写道： > 可以给个数据集的资源吗？没找到，基本上全是官网要填申请表的。 > > — > Reply...

> 那model為什麼會預測uncertainty?是在paper中提到的pertaining weight 中有去訓練uncertaining嗎?如果沒有model怎麼會去判斷uncertain的程度。 > 謝謝您的回答。 你看一下代码train.py第250行， if i >= args.relabel_epoch，这似乎是假定每训练10个epoch网络就有一定的识别能力了

> 不需要标记，自我感知哪些是uncertainty，举个例子，你教小孩看了100张苹果的图片，下一次，你给他看一张椅子或者一张特别糊的照片，你告诉他是苹果，你觉得她会有几成把握相信这是苹果哈哈哈。 准确来说，这个SCN的类比应该是，先给小孩看了100张苹果占大多数的图片，下一次再给他看一张椅子或者一张特别糊的照片，你告诉他是苹果，他觉得不对劲了再自己纠正过来😂 但是你先给他看的那100张图片，假如其中苹果有50张，另50张是其他各种东西的，而且还是乱序给他看的，效果是不是就emm

> > > 不需要标记，自我感知哪些是uncertainty，举个例子，你教小孩看了100张苹果的图片，下一次，你给他看一张椅子或者一张特别糊的照片，你告诉他是苹果，你觉得她会有几成把握相信这是苹果哈哈哈。 > > > > > > 准确来说，这个SCN的类比应该是，先给小孩看了100张苹果占大多数的图片，下一次再给他看一张椅子或者一张特别糊的照片，你告诉他是苹果，他觉得不对劲了再自己纠正过来😂 > > 但是你先给他看的那100张图片，假如其中苹果有50张，另50张是其他各种东西的，而且还是乱序给他看的，效果是不是就emm > > 感謝您的回覆~ > 如果按照您的解釋一開始10個 epoch 也是需要相較於乾淨的data 去訓練模型吧?不然穩定就像您說的不會那麼好了。 是的，data里面错误东西不能太多，而且还有运气成分，比如刚一开始的10个epoch使用了错误data的情况。 另外，alpha应该是“先入为主”的决定原理，这就像你读一本书之前先评估它对你的意义，如果你觉得不重要可能就不读了。（前提是你之前有一定经验）

It seems like they use the LSTM to generate the 'Real Data'. so if u wanna to custom your real-data, I think you may need to create a data loader...

I use the “brew install hidapi” directly ------------------ Original ------------------ From: Flo ***@***.***> Date: Tue,Jan 10,2023 10:55 PM To: flok/pydualsense ***@***.***> Cc: SuperHacker UEFI ***@***.***>, Author ***@***.***> Subject: Re: [flok/pydualsense]...

I think I set the verbose to True it will print something. ``` >>> import pydualsense >>> obj = pydualsense.pydualsense(True) >>> obj.init() >>> 2023-01-19 11:00:42,754 b'\x01\x7f~\x80\x80\x08\x00\x00\x00\x00' Exception in thread Thread-1...