关于encoder 和forecaster之间的数据流
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在红框处，encoder底层的最后一个RNNCell 的输出 Ht ，是forecaster顶层的第一个RNNCell的 data，还是它的Ht？
我画了一个我理解的图，您可以看看
是H_t，forecaster的第一个RNN的data是全0
您在训练的时候有没有发现，预测的结果中，越往后的时刻，整体图像的亮度在不断变暗。
有观察到过这个现象
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From: 陈子豪 <notifications@github.com>
Sent: Tuesday, April 10, 2018 3:01:25 AM
To: sxjscience/HKO-7
Cc: Xingjian SHI; Comment
Subject: Re: [sxjscience/HKO-7] 关于encoder 和forecaster之间的数据流 (#3)
您在训练的时候有没有发现，预测的结果中，越往后的时刻，整体图像的亮度在不断变暗。
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您是怎么解决这个问题的呢?
在您的论文中，有一部分是关于dBZ和降雨等级之间的转换的。
请问您这个log是以十为底还是以自然对数为底呢？
10为底
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From: 陈子豪 <notifications@github.com>
Sent: Wednesday, April 11, 2018 8:55:04 PM
To: sxjscience/HKO-7
Cc: Xingjian SHI; Comment
Subject: Re: [sxjscience/HKO-7] 关于encoder 和forecaster之间的数据流 (#3)
在您的论文中，有一部分是关于dBZ和降雨等级之间的转换的。
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请问您这个log是以十为底还是以自然对数为底呢？
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以10为底的时候，dBZ为70的情况下，R为2260. 这正常吗?
雷達dBZ正常不超過65，其實在60很可能已在落冰雹了。
關於採用的a,b值，是根據三年實測數據以TMM和綫性回歸計算出來的。
有關整體圖像不斷變暗的現象，在我們業務測試中也有留意到。我猜想是因為神經網絡明白了外推法的限制，所以當預報時限足夠長時寧願什麼都不預測。這也涉及評分準則，因為是定時定點計算，而且加重了大雨的權重，對長時間預報任何預測都幾乎成為空報，同時又未能減少漏報，所以最優化的策略就是不報了。將來可以考慮改用三維（時空）FSS，或讓評分有點容錯度，以改善這個情況。
非常感谢您的解答
是H_t，forecaster的第一个RNN的data是全0
@sxjscience @chencodeX 您好 意思是 forecaster的第一行RNN的input_data全是0嘛