fengxin619

seq2seq的loss计算问题

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seq2seq_model.py 108行 需要构建特殊的输出mask,屏蔽掉句子a的影响 预测的值不用取最后sep符号的结果 因此是到-1 predictions = predictions[:, :-1].contiguous() target_mask = token_type_id[:, 1:].contiguous() --------------------- 为什么target_mask是丢掉了[CLS]位，而predictions是丢掉[SEP]位，这在计算Loss的时候不是错位了么？

about tf.train.ExponentialMovingAverage , whats the use in argman'EAST？

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in keras, i dont find the part ? tf.train.ExponentialMovingAverage .....dose this affect the mode's effect？

这个Hog提取的特征和opencv自带的Hog特征提取，得到的特征不一样啊？

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rt，请问问题在哪里呢？


How do you calculate the NLL loss？

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Could you tell me where does the formula come from?