损失函数数据可视化是机器学习和深度学习模型训练过程中一项至关重要的任务。通过对损失函数的有效可视化，我们可以更直观地观察模型的表现，从而及时调整参数或优化算法。在本文中，我将详细记录我如何解决“损失函数数据可视化”的问题，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法以及扩展阅读等方面的内容。
### 备份策略
在进行损失函数数据可视化的过程中，我采取了一套严密的备份策略，以确保数据的
在深度学习中，损失函数扮演着至关重要的角色。通过对最小化损失函数，使模型达到收敛状态，减少模型预测值的误差。因此，不同的损失函数，对模型的影响是重大的。接下来，总结一下，在工作中经常用到的损失函数：图像分类：交叉熵目标检测：Focal loss，L1/L2损失函数，IOU Loss，GIOU ，DIOU，CIOU图像识别：Triplet Loss，Center Loss，Sphereface，Co
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2023-11-06 20:25:16
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数据可视化的过程，是专业性的数据向非技术性的读者进行转换的一个过程，在很长一段时间里，数据可视化被认为是实现这个功能的最好方式，但是数据可视化并不是万能的，特别是随着大数据的不断发展，数据可视化面对大数据，就体现出了很多的局限性。 市场上的很多数据可视化工具也都具有普遍性，简单来说，就是不够有针对性，不够个性化，国外的一些技术要求高科技企业已经对数据可视化提出了更高的要求。对于
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2024-01-31 22:59:59
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一、逻辑回归背景知识逻辑回归（Logistic Regression）是最常用的分类算法之一，因其简单直观可解释而广受欢迎。它来源于统计学中的广义线性模型（GLM），也是机器学习领域的基本算法。 因本文重在分享对模型变量重要性的可视化，故在这里不对模型原理做过多说明。感兴趣的读者可以参考以下几篇文章。对于模型的思想、推导等步骤，可以参考以下文章。Logistic Regression(逻辑回归)详
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2024-05-06 22:59:01
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triplet loss的原理
损失函数的公式L=max(d(a,p)-d(a,n)+margin,0)
a: anchor，p: positive, 与a是同一类别的样本；n: negative, 与a是不同类别的样本，margin是一个大于0的常数。最终优化目标是拉近a与p的距离，拉远a和n的距离。其中样本分为三类：
easy triplets： L=0，即d(a,p) + m
前言 本文介绍了一系列可视化方法探索了神经损失函数的结构，以及loss landscape对泛化的影响，提出了一种基于 "Filter Normalization" 的简单可视化方法。当使用这种归一化时，最小化的锐度与泛化误差有很高的相关性，这种展示的可视化结果非常清晰。 作者丨CV开发者都爱看的 本文目录1 神经网络损失函数分布可视化神器 (来自马里兰大学) 1 Loss l
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2023-11-06 12:33:40
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损失函数可视化损失函数一般都是定义在高维度的空间中（比如，在CIFAR-10中一个线性分类器的权重矩阵大小是[10x3073]，就有30730个参数），这样要将其可视化就很困难。然而办法还是有的，在1个维度或者2个维度的方向上对高维空间进行切片，就能得到一些直观感受。例如，随机生成一个权重矩阵，该矩阵就与高维空间中的一个点对应。然后沿着某个维度方向前进的同时记录损失函数值的变化。换句话说，就是生成
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2023-10-19 10:22:26
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今天无意间看到了logistic回归的pytorch的实现，抱着他山之石可以攻玉的态度，阅读了一下代码，突然发现在其代码中的网络搭建部分只有一个Linear层，却不见softmax层（使用的是mnist数据集进行识别的所以要用到softmax回归），但是遍观其全体代码依然没有痕迹，这是我便奇了怪了，由于之在纯python和tf框架上敲过这个代码，所以对这一情况感觉很是奇怪，难道只用一个linear
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2024-08-16 16:39:15
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前向传播之-损失函数损失函数：在前面一节咱们介绍了得分函数，就是给定一个输入，对于所有类别都要给出这个输入属于该类别的一个分值，如上图所示，对于每一个输入咱们都有了它属于三个类别的得分，但是咱们光有这个得分却不知道如何来评判现在的一个分类效果，这节课咱们就要用损失函数来评估分类效果的好坏，而且不光是好坏还要表现出来有多好有多坏！我们接下来就拿SVM的损失函数来说事吧。什么？你不知道SVM是啥？没关
数据可视化平台是是通过三维表现技术来表示复杂的信息，实现对海量数据的立体体现。可视化技术借鉴人脑的视觉展现能力，通过挖掘重要数据之间的关联关系将若干关联性的可视化数据进行汇总处理。揭示数据中隐含的关联和发展趋势，从而提高数据的使用效率。可视化平台使得人们不再局限于用传统关系数据表来分析数据信息，而是以更直观的方式从视觉上观测数据信息。是数据分析展现形式的主要载体。 技术的发展已导
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2023-09-20 10:00:26
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信息化的时代，我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息，信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”，在信息化的今天，我们所接受到的信息，大部分都是通过视觉来感受到的，由此可见，信息可视化的重要性。什么是信息可视化？信息可视化未来又有什么发展趋势？下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究，抽象数据既包含
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2024-01-26 08:51:20
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8个Matplotlib常用技巧，带你走进Python可视化！前言pandas的数据处理，基本功能都介绍完了。你都学会了吗？后面我会给大家介绍，数据处理的实战，用例子来把学过的知识点综合应用。这也是我学习Python的方法！数据处理还有一个重要的环节，那就是吧处理好的数据展示出来，对没错那就是我们的Python数据可视化。这篇文章主要介绍Matplotlib库的一些常用技巧。导入Matp
本博文介绍pytorch在训练神经网络时用tensorboard进行可视化。 用visdom进行可视化请查看link1. 安装tensorboard在python终端运行pip install tensorboard2. 给代码中添加对应语句在文件最开始需要导入相应模块from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter在任意位置添加以下语句(我一般就
摘要：网络训练过程的可视化主要是帮助使用者监督所搭建的网络的训练过程，以期获得更有效的训练效果。在4.1中我们已经定义了一个简单的卷积神经网络，本节中我们将以该网络为例使用HiddenLayer库来可视化网络的训练过程。一、搭建网络结构（同4.1内容） 由于内容与4.1节基本相同，因此不过多赘述，代码如下：#导入相关库和数据
import to
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2024-05-29 01:10:47
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前言一般情况下我们都是使用折线图绘制和监控我们的损失函数， y 轴是损失函数的值，x 轴是训练的轮次。 这种情况下我们
原创
2024-05-18 19:06:18
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介绍各种数据可视化项目和资源
原创
2023-12-16 11:41:53
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数据可视化是让用户直观了解数据潜藏的重要信息，有助于帮助用户理解分析数据。那么数据可视化应该怎么做才能达到一个好的效果，制作数据可视化是一个设计的过程，我们可以通过尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间可视化以及概念可视化来让用户了解并分析数据。 如何做数据可视化分析? 1、明确目的和思路 首先明白数据分析的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了
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2023-09-11 13:44:35
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【深度学习-Pytorch-番外篇】如何在Pytorch中使用Tensorboard可视化训练过程1、文前白话2、使用Tensorboard 常用的可视化的功能3、 环境依赖与数据集准备3.1 环境依赖3.2 数据集准备4、 用到的脚本代码与详细注释解析① train.py② train_eval_utils.py③ model.py④ my_daataset.py⑤ data_utils.py
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2024-01-16 20:22:23
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model = LeNet5(10) loss_function = nn . CrossEntropyLoss() optimizer = torch . optim . Adam(model . parameters() , 0.003) #og_dir = './log')
原创
2023-01-17 02:21:58
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在机器学习和深度学习项目中，跟踪和可视化模型训练过程中的损失(loss)变化是至关重要的一步，它帮助我们理解模型的学习动态、诊断过拟合或欠拟合问题，并据此调整模型架构或优化算法。本文将详细介绍如何在Python中实现这一过程，包括手动记录损失值、使用matplotlib进行基础绘图，以及探索更高级的可视化工具如TensorBoard。我们将通过示例代码展示如何从头开始实现这一功能，并讨论其背后的原
原创
精选
2024-05-14 21:48:23
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