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  • matlab神经网络使用说明及validation check的作用

    千次阅读 多人点赞 2021-01-16 20:00:39
    matlab神经网络使用说明及validation check的作用matlab神经网络使用说明matlab神经网络工具箱说明Neural NetworkAlgorithmsProgressPlotsmatlab神经网络中的validation check取消validation checkmatlab神经网络...

    matlab神经网络使用说明

    当创建神经网络进行训练时,原始数据被自动分成training set、validation set 及test set 三部分。

    training set:训练样本数据
    validation set:验证样本数据
    test set:测试样本数据
    

    这三个数据集是没有重叠的,默认比例为7:1.5:1.5

    可以通过设置改变比例分配:

    net.divideParam.trainRatio = 80/100;
    net.divideParam.valRatio = 0/100;
    net.divideParam.testRatio = 20/100;
    

    这三者的区别可以参考:机器学习中的训练集、验证集、测试集

    matlab神经网络工具箱说明

    在这里插入图片描述
    转载自:

    matlab 神经网络工具箱 nntraintool 详解

    其中各参数为:
    在这里插入图片描述

    Neural Network

    该部分展示了神经网络的结构,从结构图中可以看出该网络有三个隐含层,神经元个数分别为9个、8个、7个

    Algorithms

    该部分展示了该网络所使用的训练算法,可以看出

    Data Division:该网络采用随机划分的方法将数据集划分为training set、validation set、test set

    Training:该网络采用Levenberg–Marquardt算法进行训练

    Performance:该网络采用均方误差算法计算误差

    Calculations:该网络保存为mex格式

    Progress

    Epoch:该网络允许的迭代次数最大为1000,实际迭代5次

    Time:该网络训练时长为3秒

    Performance:该网络的最大误差为0.475,目标误差为0.001,实际误差为0.000520,可在Plots中的Performance中详细查看

    Gradient:该网络的最大梯度为1.91,阈值梯度为1 * e -7 ,实际梯度为0.033。可在Plots中的Training State中详细查看

    Mu:该网络所使用Levenberg–Marquardt算法中的阻尼因子最小值为0.001,阈值为1* e 10 ,实际值为1* e -6 ,Mu值越大意味着算法收敛效果越好。可在Plots中的Training State中详细查看

    Validation Checks:该网络的泛化能力检查标准,实际值为0表示在训练过程中误差在持续降低,若连续6次训练误差无法降低,则结束训练任务。可在Plots中的Training State中详细查看

    Plots

    Performance:该网络训练过程中的误差变换可视化

    Training State:该网络训练过程中的梯度、Mu因子和泛化能力变换等信息的可视化

    Regression:该网络训练集、验证集、测试集的回归能力可视化

    Plot Interval:图中横坐标的刻度

    matlab神经网络中的validation check

    验证样本的检查值默认是6,是指在网络利用训练样本进行训练的过程中,验证样本的误差连续6次迭代不再下降,则训练终止(这只是训练终止条件之一,其他的如训练步数,目标误差等,满足任一条件,训练过程都将终止)。

    我们可以这样理解,如果随着网络的训练,验证样本的误差已经基本不再减小,甚至增大,那么就没有必要再去训练网络了。因为即使继续训练下去,当我们利用测试样本进行网络测试时,测试样本的误差同样也不会有所改善,甚至会过度拟合。validation checks已经达到设置的值了,所以网络停止训练,即如果网络在连续max_fail epochs后不能提高网络性能,就停止训练。

    通常,有三种方法解决这个问题:

    1. 提高validation checks的数值,比如设置net.trainParam.max_fail = 200,其实,这就是自己糊弄自己,非常不严谨,严重不推荐。训练时候,出现停止这种情况,就是因为被训练的网络出现了问题,已经过拟合,应该停下来。但6,的确,可能,有点小,建议改为10到20之间的数吧?这个需要细细思量一下,一般情况默认就好吧?

    2. 修改被训练的网络,比如说再加一个隐藏层试试

    3. 如果是数据太相近的问题,试试选择用输入训练数据的乱序排法,以及分类​

    我们要明白它为什么要停止。连续6次误差不断增大,说明网络性能越训练越差。这可能是两方面原因:

    1. 过拟合。网络学习得太好了,反而泛化能力下降。

    2. 网络规模不够大,信息存储能力不够强,原先学习的知识又被新样本抹去了,导致网络性能无法提升。

    要解决这个问题:

    1. 如果要改变validation的验证次数,可以用这个语句net.trainParam.max_fail = 20;

    2. 或者是增多隐节点或隐层数。

    另外,提前停止的网络虽然陷入局优,但不一定就不能用吧,看一下实际效果;

    一般来说,不下降就是增大,不可能误差不变。数据少就降低隐层节点数。

    取消validation check

    加入如下参数,可以取消validation check功能

    net.divideFcn =''
    

    但是这个方法对于网络的训练精度提高和输出的逼近程度没有显著改善

    matlab神经网络训练过程

    在训练时,用training训练,每训练一次,系统自动会将validation set中的样本数据输入神经网络进行验证,在validation set输入后会得出一个误差(不是网络的训练误差,而是验证样本数据输入后得到的输出误差,可能是均方误差),而此前对validation set会设置一个步数,比如默认是6echo,则系统判断这个误差是否在连续6次检验后不下降,如果不下降或者甚至上升,说明training set训练的误差已经不再减小,没有更好的效果了,这时再训练就没必要了,就停止训练,不然可能陷入过学习。所以validation set有个设置步数,就是起这个作用。

    参考:
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_b0ae46ad0102whmo.html

    https://zhidao.baidu.com/question/1755670862908366548.html?qbl=relate_question_1&word=Validation%20check%E2%80%8B

    https://www.ilovematlab.cn/thread-68797-1-1.html

    matlab 神经网络工具箱 nntraintool 详解

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  • Chain validation failed

    2021-01-20 13:52:26
    timestamp check failed Certificate expired at Wed Nov 20 20:00:00 GMT+08:00 2019 (compared to Mon N… 当你遇到了类似以上的报错,先来说结论: 1、你手机系统时间不对 2、服务器时间不对 3、https证书过期 ...
  • sklearn.utils.validation.check_array()

    千次阅读 2019-09-12 08:28:08
    参数 ———————————————————— array:object,需要检查或转化的输入对象。 accept_sparse:string, string列表或者None。String[s]代表允许的稀疏矩阵格式,例如‘csc','csr'等。...

    参数

    ————————————————————

    array:object,需要检查或转化的输入对象。

    accept_sparse:string, string列表或者None。String[s]代表允许的稀疏矩阵格式,例如‘csc','csr'等。None代

    若输入为稀疏矩阵则报错。如果输入为稀疏矩阵其格式不在accept_sparse中,此时默认将其格式转化为格式列表

    中的第一种格式。

    dtype:string,type 或者None(default = 'numeric')。结果的数据类型。若为None,输入的数据类型被保

    留。若为’numeric‘,若array.dtype非object则保留原dtype。

    order:'F', 'C', 或者None(default)。 将数组转化为fortran或者c风格。

    copy: boolean (默认为False)。

    force_all_finite : boolean(默认为True)。 X中出现np.inf和np.nan时是否报错。

    ensure_2d : boolean(默认为True)。是否要保证X的维度至少为2。

    allow_nd : boolean(默认为False)。是否允许 X的维度大于2。

    ensure_min_samples:int (默认为1) 。保证数组中具有的最少样本数。设置为0滤过检查。

    ensure_min_features : int(默认为1)。保证二维数组所具有的最少特征数。

    返回值

    ————————————————————————————

    X_converted : object

    流程

    ————————————————————————————

    1、判断accept_sparse是否为str实例。若为str则将其转化为list,以方便后面使用。

    2、存储是否想要numberic类型。dtype_numeric

    3、若array为稀疏矩阵,若dtype_numberic为真则将dtype赋值为None,这样做的作用是统一dtype。然后调用

    _ensure_sparse_format()函数格式化稀疏矩阵。

    4、若非稀疏矩阵。

                (1)  若ensure_2d为真,转化array以保证其至少为二维。转化函数为np.atleast_2d()。

                (2)  处理dtype。若dtype_numeric为真,判断输入是否为object,若是赋值dtype为np.float64(尝试转

    化为float类型),否则赋为None。

                (3)  按格式要求将array转化为np.array。转化函数np.array(array,dtype,order,copy)。

                (4)  确保array的类型真正转化为numberic。即若dtype_numeric为真并且array的dtype为object,执

    行array.astype(np.float64)。

                (5)  判断维度。如果all_nd为假并且array的维度大于等于3则报错。

                (6)  有界性判断。若force_all_finite为真 , 执行_assert_all_finite()函数对array进行判断 。

    5、至此我们得到了满足各种格式条件的array,下面对array的shape进行检查。首先获取array的shape并赋值给

    shape_repr。如果ensure_min_samples >0, 执行_num_samples(array)函数得到n_samples(为什么要这样?因

    为可能为稀疏矩阵。)然后判断n_samples与ensure_min_samples的大小关系,若小于则报错。

    6、若ensure_min_samples>0并且array的维度为2,得到array的特征维度n_features,若n_features小于

    ensure_min_features则报错。

    7、返回array。


    转载于:https://my.oschina.net/u/2336336/blog/479028

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  • check_recursive_validation Nagios插件,用于检查递归名称服务器的验证状态。 该插件假定递归名称服务器已配置为进行验证。 它不假定要查询的名称已签名。 换句话说,该工具仅对不正确签名的名称返回错误,而不对...
  • sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path validation failed: java.security.cert.CertPathValidatorException: validity check failed: NotAfter: Sat Jan 23 07:59:59 CST 2021 -> [Help 1] [ERROR...

    今天给项目打包出现这个异常,maven-deploy失败了,所有的客户机都是异常报错,百度说是时钟不一致导致的

    [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-deploy-plugin:2.7:deploy (default-deploy) on project tbm-api: Failed to retrieve remote metadata com.threebody:tbm-api:1.0.0-SNAPSHOT/maven-metadata.xml: Could not transfer metadata com.gildata.threebody:tbm-api:1.0.0-SNAPSHOT/maven-metadata.xml from/to snapshots (https://repo.*****.com:443/artifactory/libs-snapshot): sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path validation failed: java.security.cert.CertPathValidatorException: validity check failed: NotAfter: Sat Jan 23 07:59:59 CST 2021 -> [Help 1]
    [ERROR] 

    [ERROR] To see the full stack trace of the errors, re-run Maven with the -e switch.
    [ERROR] Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging.
     

    1、开关机;

    2、正常修改恢复这个代码,删除之后恢复原样打包-正常,然后重新修改-提交

     

    【开发提交代码】另外一种办法也是有效的:

    -Dmaven.wagon.http.ssl.insecure=true -Dmaven.wagon.http.ssl.allowall=true -Dmaven.wagon.http.ssl.ignore.validity.dates=true

     

    原因是:

    Checksum validation failed, expected 14386387e9f3b3eb8cc2e9e0c00caf1ec7ea7015 but is f8996611e54a2a9aa90dfd610d27135f522a75b3 from snapshots for https://repo.***com:443/artifactory/libs-snapshot/com/***/threebody/tbm-api/maven-metadata.xml 目前这个忽略了是不是服务器上做了什么变动?是用的docker+jekins还是什么呢? 

    【配管配置】

    需要配管设置jar的有效期,更新一下仓库设置就好了!

     

     

     

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  • LiquiBase ValidationFailedException Validation Failed: 3 change sets check sum 查找原因,是changelog是用的2月13日的,但是生产库和代码库的changelog是2月21日在上线前又变更。 测试库...

    LiquiBase 是一个比较强大的开源数据库版本管理工具。

    今天早上运维更新测试库数据库表结构时,遇到:

    LiquiBase ValidationFailedException Validation Failed: 3 change sets check sum

    查找原因,是changelog是用的2月13日的,但是生产库和代码库的changelog是2月21日在上线前又变更。

    测试库在变更后手动作了更改。

    这就导致两个数据库结构一致,但是校验值不一致,造成校验失败。

    由于生产库是最新的,为了保持生产库与测试库的一致性,所以将checksum更改成一致:

    UPDATE databasechangelog SET MD5SUM='' WHERE ID='create.table' AND AUTHOR='neoliu6'
    AND FILENAME='/target'

    再次ant运行changelog就没有问题了,也保证了生产与测试库的一致性。

    中间耗费了一些时间,有必要总结一下:

    1. 使用liquibase管理数据库,changelog在变更入库后,不应再变更。有变更部分应另外写changeset

    2. 使用liquibase管理数据库,新增变更入库时,最好一致使用liquibase。

    3. 可能的状态下,数据库结构设计应该先行,尽量考虑较多的业务场景,避免开发中对表结构的频繁变更。

     

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  • WPF UI Validation Check

    2019-04-17 11:38:21
    public bool IsValid(DependencyObject parent) { if (Validation.GetHasError(parent)) { return false; } for (int i = 0; i < Vi...
  • Caused by: java.lang.RuntimeException: javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path validation failed: java.security.cert.CertPathValidatorException: times
  • ValidationMessages.properties中代码: errors.required={field}为必须输入项目,不能为空! //用来显示输出的错误信息的具体内容!! field为UserBean.java中@NotEmpty(field="用户ID", message="{errors....
  • def check_random_state(seed):  """Turn seed into a np.random.RandomState instance  If seed is None, return the RandomState singleton used by np.random.  If seed is an int, ...
  • HTTP Status 500 - javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path validation failed: java.security.cert.CertPathValidatorException: timestamp check failed ...
  • 请注意,这只是validation ,对关键操作,你可能需要考虑sanitizing用户...$validation = $validate->check($_POST, array( 'email' => array( 'required' => true, 'mailcheck' => true ) )); if($validation->p
  • javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path validation failed: java.security.cert.CertPathValidatorException: timestamp check failed 校验 的是证书请求...
  • Springboot打jar包报错:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-checkstyle-plugin:2.17:check (checkstyle-validation) on project JqGrid 今天打jar包,点击package后,报错: Failed to execute...
  • 最近在读dubbo 下载了源码把源码导入...Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugins:maven-checkstyle-plugin:3.0.0:check (execution: checkstyle-validation, phase:...
  • 使用FormValidation进行表单验证

    千次阅读 2018-11-03 20:10:03
    一、概述 1.最好的jquery表单验证插件 ... http://formvalidation.io/  http://formvalidation.io/download/ 3.官网案例:  http://formvalidation.io/examples/ 4.指南:  http://formvalidation.i...
  • 原因是在转换成pd.DataFrame格式的 漏掉了这个 列名了 之后在转成表格后source8 = ColumnDataSource(data=df8) 这个也就没有了 表格写了 但是 前面就已经丢了数据里面转成DataFrame的时候 转载于:...
  • check MAC Address Validation

    2015-06-24 16:08:46
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  • maven checksum validation failed

    千次阅读 2019-09-15 14:03:42
    my hibernate 4.3.11.final was 93kb, it's weird. after I download and replace it, it works. it was about 5M it could be a network issue. ...
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    数据校验是 Web 应用为了安全必须处理的步骤,Spring MVC 提供了两种方法来对用户的输入数据进行校验,一种是 Spring 自带的 Validation 校验框架,另一种是利用 JRS-303 验证框架进行验证。在实际开发中我们不是...
  • 基于Javax.xml.validation.Schema的XML验证库,用于验证模式以及Schematron的NCAR / crux项目 发达的环境 Java Open JDK1.8-040 蚀氧 包装环境 mavan包 例子 // Initiate Validate Controller class with input ...
  • checksum validation failed

    千次阅读 2014-03-03 09:38:43
    这个警告我是在ios app上传完成后,服务器返回的,不知道为什么,后来在网上查了一下,知道了...http://stackoverflow.com/questions/18940640/checksum-validation-failed-when-submitting-with-xcode-5
  • sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path validation failed: java.security.cert.CertPathValidatorException: timestamp check failed [2021-08-04-11:03:06,925 ERROR xxxxx.parseResult 353]...
  • SAP Validation和Substitution

    千次阅读 2015-09-14 16:40:32
    先来看看Validation的简单应用:当用户LI_J输入Item金额大于10000时,系统提示Error信息。 1.1.新建Validation(T-code:GGB0) Validation和Substitution" style="margin:0px; padding:0px; border:0px; list-...
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    2018-12-16 12:42:29
    Jquery-validation表单校验简单使用引入JS默认校验规则 rules示例 引入JS &amp;amp;lt;script src=&amp;quot;../js/jquery-validation-1.14.0/lib/jquery.js&amp;quot;&amp;amp;gt;&amp;amp;...
  • Validation failed判断错误

    千次阅读 2019-06-17 20:49:38
    Validation failed判断错误 开发工具与关键技术:Visual Studio 2015 作者:昨夜星辰 撰写时间:2019年 06月 18日 一、 在我开发项目的时候遇到了一个判断数据的错误跳转,就是一个提示判断数据的错误跳转,就如 下...
  • validation参数检验 - 注解介绍

    千次阅读 2020-05-23 11:21:24
    文章目录Maven 依赖注解介绍javax.validation 中的注解(22个)Null、NotNullNotBlankNotEmptySizeAssertFalse、AssertTrueDecimalMax、DecimalMin、Max、MinDigitsPositive、PositiveOrZero、Negative、...
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空空如也

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