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在使用VTP (还没有修剪)的网络上工作时，我注意到STP拓扑(比如VLAN 10 )包括了所有交换机，甚至那些在VLAN 10中没有任何接口的交换机。这对VLAN 10的收敛时间是否有影响，因为它知道网络正在使用快速pvst？我会说不，因为RSTP在传播TC时似乎对网络大小不敏感。没有任何风险，也没有淹没更多的单播(由于mac地址表被刷新)，因为这些交换机没有任何接口与我们的VLAN10。如果我启用VTP剪枝，没有VLAN 10接口的交换机是否仍然会为“他们的”本地S
浏览 0提问于2020-04-12得票数 0
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问题我的方法
我正在使用检索我的数据的生存风险百分比。我尝试了survest(0:1000)，但是结果已经收敛
浏览 7修改于2017-04-13得票数 2
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在计算了电压后，我测试了数据集的收敛性。我将收敛阈值设置为10^-1000+。我将循环设置为在10000次迭代后启动，以防发生故障，作为故障安全。我有一个回路计数器的位置，以保持理智。只要收敛阈值设置为10^-100，程序似乎运行良好。
我的问题是:无论我更新阈值，例如，10^-100，10^-150，在633次迭代之后，计算停止，并退出循环。*Update10/9/12***I've把我的问题归结为16位的机器精度。我需
浏览 2修改于2012-10-10得票数 2
假设我有10k个数据点和一个给定的k，然后在每次尝试中随机初始化初始的质心：Try_3:使用seed_3随机初始化k-质心。然后继续更新质心，直到收敛(假设我们可以多次使用10k数据点)。然后继续更新质心，直到收敛(假设我们可以多次使用10k数据点)。
Tr
浏览 0提问于2019-11-24得票数 2
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确定给定的级数是否收敛您需要对从10到1000的所有数字重复应用此逻辑，并说明对于给定的数字，序列是否收敛到1。如果它收敛了，那么它会在几个步骤中收敛？
浏览 2修改于2022-05-24得票数 -2
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code>E 235</code>，z = x；λxlambda = eigs(A,B,100.5387 - 1.8352i NaN + NaNi前八个特征值是正确的，但似乎最后两个特征值无法收敛然而，奇怪的是，增加计算出的特征值(k)的数量可以使越来越多的特征值收敛：
浏览 2修改于2019-09-23得票数 17
给出一个给定N的谓词，检查序列是否收敛到1，例如，如果N是44，我们得到: 44，32，13，10，1。到目前为止，这是我的方法：splitRev(N,[A|As]) :- N1 is floor(N/10), A is N mod 10, splitRev(N1,As)如果序列收敛的话，效果很好，但如果不收敛，就会陷入无限循环。我知道问题出在哪里，但我对Prolog没有经验，所以我找不到解决问题的方法。预期输出将收敛(2，[
浏览 1修改于2018-04-23得票数 0
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我从optim的迭代值可以看出，即使当前值和最后一个值非常接近，它也不会收敛。例如,iteration 20 400.0092 :继续前进，比如说迭代1200。那么我如何改变optim的收敛轮次，也就是说，如果当前迭代非常接近上一次迭代，那么就会收敛。
浏览 41提问于2017-12-12得票数 0
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基本上，我想找出这个值收敛的点。我的数据结构是列表l.为了简单起见，所以l[10:10 + 10] = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
如何自动找到索引(在本例中为10)，在该索引中，列表中的下10个项开始重复相同的值(即值收敛的点)。
浏览 3修改于2014-07-19得票数 0
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我使用cmprsk包中的crr()函数来执行竞争风险回归。但是，它会失败，并显示警告"crr converged: FALSE“。我已经进行了多次竞争风险回归，这是我第一次遇到这个问题。
浏览 68提问于2019-03-28得票数 1
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a, b, c, d, e50 neuron layer1, relu10neuron layer3, relu如果输入变量在较小的范围内，神经网络很容易收敛(成本约为0.0001)，例如：-1到1或-5到5。但如果我增加范围，它不会收敛。相同的网络在小输入范围内收敛，但在大范围内不收敛。这一切为什么要发生？我如何进行大范围的训练，例
浏览 0修改于2017-07-25得票数 1
RandomRopeLength)
误差在lme.formula(EnergyCost ~ RopeLength，data = data，RopeLength x: nlminb问题，收敛误差码=1)中的应用
有什么解决办法吗？
浏览 0修改于2021-06-24得票数 0
if(q>10) begin end我查了的帖子。它说循环中的迭代次数必须是固定的。然后我尝试用固定的迭代来实现这个循环，如下所示(只是为了检查这是否至少是综合的)： while(loopco<9) q=q-10<
浏览 26提问于2018-01-22得票数 0
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VI算法和PI算法收敛于相同的实用程序和策略。具有相同的参数，QLearning算法收敛于不同的实用程序，而策略与VI和PI算法相同。这是正常的吗？我读了很多关于MDP和RL的论文和书籍，但是找不到任何东西来说明VI-PI算法的实用程序是否应该收敛到与QLearning相同的实用程序。
有四个终端状态，它们有+1，+1，-10，+10
浏览 3提问于2017-12-28得票数 1
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我用SMCFCS来证明cox比例风险。当我想把SMCFCS对象转换成一个鼠标对象，并用收敛图和密度图来检查我的结果时，我只收到了无法解决的错误。ph.ecog", predictorMatrix = predMatrix, numit = 10, #test: 10 noisy = FALSE,
errorProneM
浏览 1提问于2021-11-22得票数 0
在每个周期中，(我的500人)中的10个最好的个体可以存活到下一个周期，在我最后的测试中，这10个总是最好的解决方案，其他490个中只有很小一部分共享这个解决方案。分析适应度图，在我看来它太快地收敛到最优解。但是，我如何确定我的算法是否良好，我测试的问题是否易于解决，或者我是否强制过度收敛，这可能导致在更复杂的情况下过早收敛到次优解？下面是健康状况图。
浏览 3提问于2018-09-23得票数 3
据我所知，如果1.收敛太快2.验证损失不断增加，那么模型肯定是过拟合的。 同样，据我所知，除非你使验证损失收敛到与你的训练损失类似的趋势，否则没有办法解决这个问题，这样你就可以做更多的数据增强等。然而，我读过的许多论文都声称10倍是健壮性的标志，并表明该模型并不过度拟合。然而，当我重新创建这些实验时，我可以说，无论它们是否显示出稳健的准确性，它们都是过度拟合的。此外，许多人似乎认为他们只会增加10倍，这是很好的。在评论中，他们也只要求10倍的实验来解决过度拟合问题。 我的理解错了吗？是否有希望出现不<em
浏览 42提问于2019-03-21得票数 0
这篇论文说，使用AdaDelta的SGD对超参数不敏感，并且它总是收敛到好的地方。(至少AdaDelta-SGD的输出重建损失与良好的动量法相当)
当我在去噪AutoEncoder中使用AdaDelta作为学习方法时，它确实在某些特定的设置下收敛，但并不总是收敛。当我使用均方误差作为损失函数，Sigmoid作为激活函数时，它非常快地收敛，并且经过100个时期的迭代，最终的重建损失比所有的平面SGD，动量SGD和AdaGrad都要好。但是当我使用ReLU作为激活函数时，它没有收敛，而是继续堆叠(振荡)，具有
浏览 0修改于2014-07-19得票数 3
如果我将正则化参数lambda设置为零，我应该收敛到最小二乘解，我可以验证我的两个算法都做得很好，而且相当快。例如，λ1000将给我10^(-19)范围内的系数，但我的梯度的norm2是~1.5，这是在几千次迭代之后，而我的梯度值都收敛到0到1范围内的值，我的步长变得非常小(10^(-37)范围)。如果我使用一个非常小的lambda (比如说0.001)，我得到了收敛，如果我运行一两个小时，λ为0.1时看起来就会收敛，如果lambda更大，收敛速度太小，以至于没有用。在
浏览 2提问于2013-01-06得票数 5
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