这篇文章主要围绕android–为什么`PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY`比’PRIORITY_HIGH_ACCURACY`消耗的电量更多？展开，旨在为您提供一份详细的
这篇文章主要围绕android – 为什么`PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY`比’PRIORITY_HIGH_ACCURACY`消耗的电量更多？展开，旨在为您提供一份详细的参考资料。我们将全面介绍android – 为什么`PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY`比’PRIORITY_HIGH_ACCURACY`消耗的电量更多？，同时也会为您带来'val_accuracy' 和 'val_acc' 在用于绘制 keras 中的学习曲线时都会出错、Accuracy 和 Validation Accuracy 保持不变，而这两个损失都减少了尝试了我能找到的一切，仍然不起作用、AN5212, Improving Feedback Current Accuracy When Using H-Bridges for Closed Loop Motor Control - ...、android – PRIORITY_LOW_POWER vs PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY for google play service v2的实用方法。
本文目录一览：- android – 为什么`PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY`比’PRIORITY_HIGH_ACCURACY`消耗的电量更多？
- 'val_accuracy' 和 'val_acc' 在用于绘制 keras 中的学习曲线时都会出错
- Accuracy 和 Validation Accuracy 保持不变，而这两个损失都减少了尝试了我能找到的一切，仍然不起作用
- AN5212, Improving Feedback Current Accuracy When Using H-Bridges for Closed Loop Motor Control - ...
- android – PRIORITY_LOW_POWER vs PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY for google play service v2
android – 为什么`PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY`比’PRIORITY_HIGH_ACCURACY`消耗的电量更多？
>出厂后重置
>启动电池电量相同
>没有安装额外的应用程序
优先级首先设置为PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY,然后设置为PRIORITY_HIGH_ACCURACY.
而且令人惊讶的是,前者使用的电池相同,即使不是后者.以下是电池使用情况的图表：
有人可以解释一下这种行为吗？
解决方法
> PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY(约100米“块”精度)
> PRIORITY_HIGH_ACCURACY(以电池寿命为代价尽可能准确)
使用setInterval(long)和setFastestInterval(long)来节省电池寿命.
Example:
private static final long INTERVAL = 60 * 1000;
private static final long FASTEST_INTERVAL = 5 * 1000;
private static final long disPLACEMENT = 100;
private LocationRequest createLocationRequest(){
LocationRequest mLocationRequest = new LocationRequest();
mLocationRequest.setInterval(INTERVAL);
mLocationRequest.setFastestInterval(FASTEST_INTERVAL);
mLocationRequest.setPriority(LocationRequest.PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY);
mLocationRequest.setSmallestdisplacement(disPLACEMENT);
return mLocationRequest;
}
Google在此描述了LocationRequest类：http://developer.android.com/reference/com/google/android/gms/location/LocationRequest.html
'val_accuracy' 和 'val_acc' 在用于绘制 keras 中的学习曲线时都会出错
您必须在 validation_split 方法中指定 validation_data 或 model.fit()。例如：
history = model.fit(X_train,y_train,validation_split=0.25,epochs=100,batch_size=10)
这里我使用了 25% 的数据作为验证。
,您需要在 validation_data 中添加 model. fit。
X_train,X_test,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state = 0)
history = model.fit(X_train,validation_data=(X_test,y_test),batch_size=10)
Accuracy 和 Validation Accuracy 保持不变，而这两个损失都减少了尝试了我能找到的一切，仍然不起作用
如何解决Accuracy 和 Validation Accuracy 保持不变，而这两个损失都减少了尝试了我能找到的一切，仍然不起作用？
因此，我正在尝试编写一个用于时间序列预测的多变量 LSTM，在我的模型中，损失减少了，但准确度指标根本没有改变。我尝试改变神经元的数量、层数、学习率、提前停止、输出层的激活函数和 l2 正则化，但没有任何效果。我是机器学习的初学者，所以任何帮助将不胜感激。我的大部分努力就像在黑暗中扔石头。我将 GitHub 链接附加到我的代码中，以及一些训练时期。
# Importing the Keras libraries and packages
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout
from keras.regularizers import l2
from keras.optimizers import Adam
from keras.callbacks import EarlyStopping
model = Sequential()
model.add(LSTM(64,activation=''sigmoid'',return_sequences=True,input_shape = (trainX.shape[1],trainX.shape[2])))
model.add(LSTM(32,return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(trainY.shape[1]))
opt = Adam(learning_rate= 1e-3)
model.compile(optimizer=''adam'',loss = ''mse'',metrics=[''accuracy''])
model.summary()
Model: "sequential_3"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
lstm_6 (LSTM) (None,200,64) 19200
_________________________________________________________________
lstm_7 (LSTM) (None,32) 12416
_________________________________________________________________
dropout_3 (Dropout) (None,32) 0
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense) (None,1) 33
=================================================================
Total params: 31,649
Trainable params: 31,649
Non-trainable params: 0
es_callback = EarlyStopping(monitor=''val_loss'',patience=3)
history = model.fit(trainX,trainY,epochs=40,batch_size= 32,verbose=1,validation_split=0.2,callbacks= [es_callback])
Epoch 1/40
214/214 [==============================] - 58s 169ms/step - loss: 0.1663 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0483 - val_accuracy: 5.8617e-04
Epoch 2/40
214/214 [==============================] - 35s 164ms/step - loss: 0.0497 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0446 - val_accuracy: 5.8617e-04
Epoch 3/40
214/214 [==============================] - 35s 164ms/step - loss: 0.0309 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0092 - val_accuracy: 5.8617e-04
Epoch 4/40
214/214 [==============================] - 35s 163ms/step - loss: 0.0143 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0230 - val_accuracy: 5.8617e-04
Epoch 5/40
214/214 [==============================] - 35s 163ms/step - loss: 0.0115 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0160 - val_accuracy: 5.8617e-04
Epoch 6/40
214/214 [==============================] - 35s 163ms/step - loss: 0.0099 - accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0172 - val_accuracy: 5.8617e-04
我的代码：https://github.com/RiddhimanRaut/Deep-Learning-based-CPR-estimation/blob/main/CPR_prediction_multivariate_LSTM_tobetrialled_1.ipynb
谢谢！
解决方法
准确率是分类任务的指标。为了衡量回归模型的好坏，可以应用诸如 MSE 之类的测量。 我认为讨论 here 可以提供更多信息。
AN5212, Improving Feedback Current Accuracy When Using H-Bridges for Closed Loop Motor Control - ...
点击获取完整资源：AN5212, Improving Feedback Current Accuracy When Using H-Bridges for Closed Loop Motor Control - Application Note
This document presents a simplified system level method for improving the accuracy of feedback current measurement when using NXP H-Bridge motor drivers, including the MC33926, MC33931, MC33932
点击获取完整资源：AN5212, Improving Feedback Current Accuracy When Using H-Bridges for Closed Loop Motor Control - Application Note
android – PRIORITY_LOW_POWER vs PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY for google play service v2
我想知道融合的位置,上面的任何一个使用gps wifi网络的组合在一起吗？提供者的区别是什么(它们中的任何一个使用gps)？从我在文档中看到的差异只是距离
我之前使用过LocationManager并使用NETWORK_PROVIDER和GPS_PROVIDER来获得这两个提供者的组合.
解决方法:
与以前的方法相比,新的融合位置提供商采用了略微不同的方法.开发人员现在选择使用多少电池电量来计算位置,而不是使用哪些设备组件来计算它.它使用GPS,Wi-Fi,移动网络和板载传感器的任何可用组合来计算位置.
LocationRequest优先级设置现在是：
> PRIORITY_NO_POWER(被动侦听来自其他客户端的位置更新)
> PRIORITY_LOW_POWER(~10km“城市”准确度)
> PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY(约100米“块”精度)
> PRIORITY_HIGH_ACCURACY(以电池寿命为代价尽可能准确)
Google在此描述了LocationRequest类：https://developers.google.com/android/reference/com/google/android/gms/location/LocationRequest
关于android – 为什么`PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY`比’PRIORITY_HIGH_ACCURACY`消耗的电量更多？的介绍现已完结，谢谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于'val_accuracy' 和 'val_acc' 在用于绘制 keras 中的学习曲线时都会出错、Accuracy 和 Validation Accuracy 保持不变，而这两个损失都减少了尝试了我能找到的一切，仍然不起作用、AN5212, Improving Feedback Current Accuracy When Using H-Bridges for Closed Loop Motor Control - ...、android – PRIORITY_LOW_POWER vs PRIORITY_BALANCED_POWER_ACCURACY for google play service v2的相关知识，请在本站寻找。
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