IEF(反復誤差フィードバック):反復フィードバック
目的:パラメータのより正確な予測を作るために
アイデア調査:
あなたが予想するパラメータ更新するために、反復的に(1)
(2)このエラーの出力はエラーです-----
複数の反復後のパラメーター(3)の形状変数は、予測する必要があるパラメーターです
for i in np.arange(self.num_stage):
print('Iteration %d' % i)
# theta_prev 表示的是需要预测的参数
state = tf.concat([self.img_feat, theta_prev], 1)
if i == 0:
# delta_theta 表示的是预测参数的形变量
delta_theta, threeD_var = threed_enc_fn(
state,
num_output=self.total_params,
reuse=False)
else:
delta_theta, _ = threed_enc_fn(
state, num_output=self.total_params, reuse=True)
"""
这里面忽略了你想要对于预测参数的操作
"""
# (形成迭代误差反馈了) 通过误差来更新需要预测的参数
theta_here = theta_prev + delta_theta
# Finally update to end iteration.---> theta_here update the theta
# 迭代误差反馈的入口
theta_prev = theta_here
全体的なアイデアは、エラーを介して目的のパラメーターを更新することです-反復的な方法-
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