Anton Kiselëv

Как насчет такого? from joblib import Parallel, delayed vecs = [ [1,4,7], [2,6,4], [4,5,6,7,2], [1,3], [1], [9,4,5,6,7,8], ] entity = [1,5,8,9] def c...

Это да. Какая кстати разница в U-Net между same и valid? Когда лучше тот, а когда другой?

Руками — ты уверен что и у тебя и у сетки одни и те же данные на вход? Если тот же трейдинг, то ты помнишь историю изменений, а в сетку она может явно и не подаваться.

Интересная задачка, а какой контекст у задачи? Возможно на предыдущих шагах можно как-то поправить чтобы нейронка полегче была.

Какая задача? Регрессия, классификация? Как распределены данные?

ты настраивал? там можно указать что у тебя именно звонки, возможно именно можно указать что африканцы на линии

Ты проверил мое предложение насчёт выставления корректного языка? Может стоит им заняться, а не флудить?

в Инно смотрел? там в универе есть пара отделов где вроде как ищут

Скорее всего «правильного» подхода нет. Может быть считать статистики от ответов классификатора? Например среднее и дисперсию.

Привет! Может быть это? https://en.wikipedia.org/wiki/Conformal_map

> для инвесторов нужен хотя бы прототип Выходит, уже есть на них выходы?

Погоди, ты попробовал явно указать что индийцы на проводе для Гугла?

Кто-нибудь может посоветовать статью по капсульным сетям в NLP?

как кстати там проект с индусами и африканцами на телефоне?

может просто классификацию делать: есть или нет трещины?

Можешь каким-нибудь репозиторием с ним поделиться?

зачем apply_along_axis? опять чтобы не тормозило?

Какие-то есть требования по качеству?

с чего ты взял что именно сетка?

на Керасе?