EN无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。
建议设置“export OPENBLAS_NUM_THREADS=1” 。但我发现一个奇怪的现象,设置这个会显着损害我的 RL 算法的性能(我对 TD3 和 SAC 做了一些测试,所有结果一致表明“导出 OPENBLAS_NUM_THREADS=1”会损害性能)。为什么会造成这么大的问题呢? 顺便说一句,算法是使用 Tensorflow1.13 实现的,数据通过tf.data.Dataset输...
Uses OpenBLAS effectively omp_set_num_threads() when compiled with USE_OPENMP=1? If yes, I suggest that omp_set_num_threads() should have priority over environment variables, as in the OpenMP standard. If no, I suggest that omp_set_num_threads() function should be accepted as a way to...