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174
README.md
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@ -165,92 +165,244 @@ def norm_weights(self) -> None:
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# Parameters in JSON file
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data_mode: str = field(default="")
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data_path: str = field(default="./")
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batch_size: int = field(default=500)
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learning_step: int = field(default=0)
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learning_step_max: int = field(default=10000)
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number_of_cpu_processes: int = field(default=-1)
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number_of_spikes: int = field(default=0)
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cooldown_after_number_of_spikes: int = field(default=0)
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weight_path: str = field(default="./Weights/")
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eps_xy_path: str = field(default="./EpsXY/")
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reduction_cooldown: float = field(default=25.0)
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epsilon_0: float = field(default=1.0)
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eps_xy_path: str = field(default="./EpsXY/")
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reduction_cooldown: float = field(default=25.0)
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epsilon_0: float = field(default=1.0)
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update_after_x_batch: float = field(default=1.0)
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## network_structure (required!)
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Parameters of the network. The details about its layers and the number of output neurons.
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number_of_output_neurons: int = field(default=0)
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forward_neuron_numbers: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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is_pooling_layer: list[bool] = field(default_factory=list)
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forward_kernel_size: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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strides: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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dilation: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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padding: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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strides: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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dilation: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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padding: list[list[int]] = field(default_factory=list)
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w_trainable: list[bool] = field(default_factory=list)
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eps_xy_trainable: list[bool] = field(default_factory=list)
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eps_xy_mean: list[bool] = field(default_factory=list)
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## learning_parameters
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Parameter required for training
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learning_active: bool = field(default=True)
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loss_coeffs_mse: float = field(default=0.5)
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loss_coeffs_kldiv: float = field(default=1.0)
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optimizer_name: str = field(default="Adam")
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learning_rate_gamma_w: float = field(default=-1.0)
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learning_rate_gamma_eps_xy: float = field(default=-1.0)
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learning_rate_threshold_w: float = field(default=0.00001)
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learning_rate_threshold_eps_xy: float = field(default=0.00001)
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lr_schedule_name: str = field(default="ReduceLROnPlateau")
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lr_scheduler_factor_w: float = field(default=0.75)
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lr_scheduler_patience_w: int = field(default=-1)
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lr_scheduler_factor_eps_xy: float = field(default=0.75)
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```
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```
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lr_scheduler_patience_eps_xy: int = field(default=-1)
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number_of_batches_for_one_update: int = field(default=1)
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overload_path: str = field(default="./Previous")
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weight_noise_amplitude: float = field(default=0.01)
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eps_xy_intitial: float = field(default=0.1)
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test_every_x_learning_steps: int = field(default=50)
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test_during_learning: bool = field(default=True)
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test_during_learning: bool = field(default=True)
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alpha_number_of_iterations: int = field(default=0)
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## augmentation
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Parameters used for data augmentation.
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crop_width_in_pixel: int = field(default=2)
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flip_p: float = field(default=0.5)
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jitter_brightness: float = field(default=0.5)
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jitter_contrast: float = field(default=0.1)
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jitter_saturation: float = field(default=0.1)
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jitter_hue: float = field(default=0.15)
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jitter_contrast: float = field(default=0.1)
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jitter_saturation: float = field(default=0.1)
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jitter_hue: float = field(default=0.15)
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use_on_off_filter: bool = field(default=True)
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## ImageStatistics (please ignore)
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(Statistical) information about the input. i.e. mean values and the x and y size of the input
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mean: list[float] = field(default_factory=list)
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the_size: list[int] = field(default_factory=list)
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