是随机取的而不是取得连续的时间步吗
时间: 2024-04-02 08:33:11 浏览: 20
在训练神经网络时,每个batch中的数据应该是随机采样的,而不是从连续的时间步中取出。这是为了避免在训练过程中出现过拟合现象,使得模型能够更好地泛化到未见过的数据上。
对于多维时间序列数据,我们可以将每个时间序列看作一个样本,然后从所有的时间序列中随机抽取一定数量的样本组成一个batch。在训练模型时,每个batch中的样本应该是相互独立的,且每个时间序列的长度可以不同。在特征提取时,我们也可以从所有的时间序列中随机抽取一定数量的时间序列作为一个batch,然后对这些时间序列进行处理,得到对应的特征表示。
需要注意的是,如果您的数据中存在时间序列的依赖关系,例如在语音识别中,每个时间步的输出都依赖于之前的时间步,那么在训练和特征提取时,应该按照时间步的顺序对数据进行处理,而不是随机抽取时间步。
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```
* * * * * /path/to/command $(($RANDOM%60)) $(($RANDOM%24)) * * *
```
这个命令会在每小时的随机分钟和随机小时运行指定的命令。
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?CSMA/CD 是一种多点接入控制协议,其中的CD是指冲突检测机制。在发送数据之前,先检测信道是否被占用,如果占用,会等待一段时间再进行侦听,以避免与其他数据同时发送导致数据丢失。因此,CSMA/CD确实需要随机等待一段时间再进行侦听。