muween

> Sorry，I think that the loss of 0.6 is not small enough. Did you have a data augmentation? I can't reach the loss of 0.6, but 0.72

Anyone solved it?

I solved this by using ``` y_core=K.sum(tf.gather(y_true_f, [1,3],axis =1),axis=1) p_core=K.sum(tf.gather(y_pred_f, [1,3],axis =1),axis=1) ``` instead of ``` y_core=K.sum(y_true_f[:,[1,3]],axis=1) p_core=K.sum(y_pred_f[:,[1,3]],axis=1) ``` in losses.py

> I got any solution for ValueError. > If you want to train the model from scratch, the parameter `load_model_resume_training` shoud be `None`. > If you train the model from...

> how many epoch used and how many patches if you increase them it will improve the result But it didn't work

可不可以写一份滑动窗口的啊，这个是固定窗口

> @muween 强表述版本要严格实现的话，并不容易。它对我实际工作来说，也没啥太大意义。所以我就不去写了。 > > 另一方面：弱表述版本中，如果把 limit 设置为 1，interval 相应缩小，可以模拟出强表述的版本。所以也够用了。 > > 如果想利用弱表述间接实现强表述也是可以的，做一层 wrapper 就好了。不过有不少细节需要小心处理。 我这里找到一个实现，但是不太理解它其中weight的意思，大佬可以看看嘛？ ``` #include namespace ratelimiter { SlidingWindowStrategy::SlidingWindowStrategy(int64_t maxRequestPerSecond) { maxRequestPerSec = maxRequestPerSecond; // TODO: clean...

大佬太强了，我才看到回复。我一直没理解它滑在哪里了，原来是靠这。 > 如果想利用弱表述间接实现强表述也是可以的，做一层 wrapper 就好了。不过有不少细节需要小心处理。 这细节有点多，我暂时还想不出要考虑哪些细节。。。

> 主要是公式 markdown显示的不好 调一下编码方式，公式显示就没问题了。PDF在平板手机上看比较方便一些，希望提供PDF版本。