本文是B站李宏毅老师机器学习学习笔记。本文主要解决模型在不同训练阶段出现问题的解决方法。我们说的Deep Learning的三个步骤如下，但是模型在训练集和测试集上得到的结果不一定太好，如果是在训练集上得到的结果不理想，那么就是最后一步选择模型的时候出现问题；如果在训练集上良好，在测试集上结果不好，那就属于过拟合。Recipe of Deep Learning针对不同时间段出现问题的解决方法。训练
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2024-05-09 09:29:19
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TensorBoard是用于可视化和调试机器学习模型的工具。它可以帮助跟踪训练过程中的各种指标，例如损失值、准确率等，并查看模型的结构和参数分布。TensorBoard由Google开发，最初用于TensorFlow框架，现在也支持PyTorch。 目录一、TensorBoard的主要功能1.1 可视化训练过程1.2 查看模型结构1.3 分析参数分布1.4 对比多个模型二、安装tensorboar
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2024-09-04 08:51:17
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# 理解深度学习训练中的验证损失
在深度学习的训练过程中，通常会使用一个指标来评估模型的性能，而这个指标就是“验证损失”。对于一个刚入行的小白而言，了解什么是验证损失以及它在模型训练中的重要性是至关重要的。本文将带你逐步了解这一概念，并示范如何在深度学习模型中使用验证损失。
## 深度学习训练的流程
在我们开始介绍验证损失之前，让我们先理清深度学习模型训练的基本流程。下面的表格概述了整个训练
一个深度学习项目包括了: 模型设计、损失函数设计、梯度更新方法、模型保存和加载和模型训练，其中损失函数就像一把衡量模型学习效果的尺子，训练模型的过程就是优化损失函数的过程，模型拿到数据之后有一个非常重要的环节: 将模型自己的判断结果和数据真实的情况做比较，如果偏差或者差异特别大，那么模型就要去纠正自己的判断，用某种方式去减少这种偏差，然后反复这个过程，知道最后模型能够对数据进行正确的判断损失函数和
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2022-08-01 11:03:00
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## 深度学习训练模型的损失如何判断
在深度学习训练过程中，损失（Loss）是一个关键的指标，用来评估模型在给定数据集上的表现。通过对损失值的监控和评估，研究者能够判断模型的训练效果、是否收敛及调整训练过程中的超参数等。本文将详细探讨如何判断深度学习训练模型的损失，包括损失的定义、评估标准、可视化方法，以及对模型性能的影响。
### 一、损失的定义
损失函数（Loss function）是一
# 深度学习模型中损失值衰减是什么？
在深度学习中，损失函数是用于衡量模型预测值与真实值之间的差距的指标。损失值衰减（Loss decay）则是指随着模型训练的进行，损失值逐渐减小的过程。本文将通过讲解损失值衰减的概念、原因和实际使用中的示例代码，为读者提供一个全面的理解，并且在文中使用 Mermaid 语法展示相关类图。
## 损失函数的基础
在深度学习模型训练中，损失函数的选择极为重要。
1. 可解释性是什么0x1：广义可解释性广义上的可解释性指： 在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。 比如我们在调试 bug 的时候，需要通过变量审查和日志信息定位到问题出在哪里。比如在科学研究中面临一个新问题的研究时，我们需要查阅一些资料来了解这个新问题的基本概念和研究现状，以获得对研究方向的正确认识。反过来理解，如果在一些情境中我们无法得到相应的
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2024-07-29 14:43:38
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1 实验现象1.1 模型将显存占满在成功使用显卡运行Textsum模型后，首先发现模型耗用了显存10GB，而GPU利用率却只有25%左右。这是因为我们使用的数据集CNN的单篇篇幅较长，分批次训练时，将一批数据加载入显存，所以占用较高，实际上耗用的计算资源却不多。当然这也可能和模型的框架陈旧，效率较低有关。虽说如此，从训练速度上看，global step从原来的0.6提升到了2.5以上，速度提高了5
深入了解机器学习 (Descending into ML)：训练与损失简单来说，训练模型表示通过有标签样本来学习（确定）所有权重和偏差的理想值。在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型；这一过程称为经验风险最小化。损失是对糟糕预测的惩罚。也就是说，损失是一个数值，表示对于单个样本而言模型预测的准确程度。如果模型的预测完全准确，则损失为零，否
一 模型训练基本步骤进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。 定义loss，选择优化器，来让loss最小 对数据进行迭代训练，使loss到达最小 在测试集或者验证
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2024-08-01 14:28:00
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引言本文介绍了一些销量预测相关的误差指标. 它们可以被分为两类: 绝对误差和绝对百分比误差. 前2节介绍销量预测问题及相关概念. 第3节我们介绍3种绝对误差, 并比较它们对异常值的敏感性. 由于绝对误差不适合比较多个商品或多个时段的预测结果, 在第4节我们介绍3种百分比误差. 在这一节, 我们重点强调了它们的优点和缺陷. 第5节是误差指标比较结果的汇总. 在第6节中, 我们用一个例子充分说明了百分
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2024-06-09 07:16:42
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# 深度学习损失是什么意思
## 引言
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经元的工作方式来实现智能任务。在深度学习中，我们通过训练神经网络来学习输入数据之间的复杂关系。而损失函数则是评估我们的模型预测与真实值之间的差异的一种指标。在本文中，我们将介绍深度学习损失的概念、常见的损失函数以及如何计算和优化损失。
## 深度学习损失的概念
在深度学习中，模型的目标是最小化损失函数。损失
原创
2023-08-14 15:20:15
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学习率对精度和损失值的影响研究1 问题探究不同学习率对深度学习的精度和损失的影响。2 探究通过设置不同学习率（lr）发现，训练精度随着学习率的减小在模型训练次数较多的背景下渐趋平稳，逐渐稳定在某一个较小的区间内，但当学习率变得太小的时候，相同周期内的训练精度可能相对变得较低；训练损失值在较少次数的模型训练背景下，学习率越小，训练损失值波动越大，随着训练次数的增加，损失值渐趋相同，当学习率过小的时候
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2024-08-20 17:28:08
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在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objective function，即目标函数：泛指任意可以被优化的函数。损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）
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2023-11-28 18:58:56
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作者：Ravindra Parmar 损失函数（Loss Function）不同于激发函数（Activation Function），是指一种将样本空间中的一个样本，通过某种映射关系，解释为某种结果的一种函数。更通俗地说，在统计学中，损失函数是一种衡量损失和错误程度的函数。机器通过损失函数进行学习。这是一种用于评估算法在给定数据情况下，衡量泛化程度的方法。如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会
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2023-12-05 16:05:39
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简介损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。例如在统计学和机器学习中被用于模型的参数估计（parameteric estimation） [1] ，在
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2024-03-14 18:17:41
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说到机器学习，初学者听到最多的就是 损失函数了吧 我对这个词也是一头雾水 好像今天一个定义明天又是一个定义 ，读了大量的文章和博客 终于有点起色 （感谢论坛各位大佬）这里用自己的简单语言大致说下什么是损失函数 如果一个地方看不懂就换个博客看 总会有适合你的文章 万一这篇就是了呢首先我们需要了解损失函数的定义是什么：衡量模型模型预测的好坏可能这么说有点小小的抽象 ，那么在解释下，损失函数就
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2024-05-09 22:27:43
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损失函数1 损失函数的作用1.1 损失函数的作用就是调整权重1.2 不同损失函数对应不同的分类器2 各种损失函数2.1 SVM平均合页损失2.2 交叉熵损失（softmax分类后）2.3 SVM与Softmax对比2.4 L1损失：2.5 L2损失：2.6 均方误差2.7 sigmoid和softmax1 深度学习的交叉熵损失函数2 sigmoid对应binary_cross_entropy3
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2023-12-24 11:08:02
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# 深度学习中的损失值：理解与实现
在深度学习中，损失值（Loss Value）是一个核心概念，它用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。损失值越小，表明模型的预测越准确。本文将带领你了解损失值的含义，流程以及如何在代码中实现它。
## 深度学习中的损失值流程
首先，我们需要了解计算损失值的整体流程。以下是一个简单的表格，总结了实现损失值的步骤：
| 步骤 | 描述
一， 训练样本和测试样本训练样本的目的是 数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。网上有人说测试样本集和验证样本集不一样，测试样本集数据主要用于模型可靠程度的检验，验证样本集的样本数据要在同样条件下，再另外采集一些数据用来对模型的准确性进行
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2023-10-25 15:54:00
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