迭代方法图（图1，见上一篇博客：降低训练损失之迭代方法）包含一个标题为“计算参数更新”的华而不实的绿框。现在，我们将用更实质的方法代替这种华而不实的算法。假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失。对于我们一直在研究的回归问题，所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形。换言之，图形始终是碗状图，如下所示： &
# 用Python绘制损失曲线：过程与示例
在机器学习和深度学习中，损失函数是一个重要的概念。它量化了模型预测值与真实值之间的差距。通过绘制损失曲线，我们可以直观地观察到模型训练的表现，从而判断模型的学习效果和训练状态。本文将带您使用Python绘制损失曲线，同时给出代码示例。
### 损失曲线的意义
损失曲线用于可视化训练过程中的损失变化，可以帮助我们判断以下几点：
1. **模型收敛性
绘制损失函数曲线是机器学习与深度学习模型训练过程中重要的分析环节，它不仅帮助我们理解模型的学习情况，还能有效地进行模型的优化。本文将详细探讨如何在 Python 中实现这一功能，结构包含版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南、性能优化等内容。
### 版本对比
随着 Python 数据科学及深度学习库的更新，绘制损失函数曲线的方法和工具也在不断演变。以下是一些重要版本的演进解析。
# Python中的MLP训练过程损失函数曲线绘制
在机器学习中，多层感知器（MLP）是一种常见的神经网络结构，通常用于分类和回归问题。在训练过程中，监控损失函数的变化非常重要，这能帮助我们判断模型的学习效果。本文将通过一个简单的示例演示如何使用Python绘制MLP训练过程中的损失函数曲线。
## MLP模型的构建
首先，我们需要安装所需的库。如果尚未安装，可以使用以下命令：
```ba
# 用Python绘制Loss损失曲线的完整指南
在机器学习和深度学习中，绘制损失（loss）曲线是评估模型性能的一个重要环节。损失曲线能够帮助开发者观察在训练过程中模型的表现，以及是否存在过拟合或者欠拟合的问题。本文将带你了解如何使用Python绘制损失曲线。
## 流程概述
以下是完成绘制损失曲线的基本步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录1 Regression1.1 均方误差（MSE）/L2损失1.2 均方根误差（root mean suqare error,RMSE）1.3 平均绝对误差MAE/L1损失1.4 平均偏差误差（Mean Bias Error）1.5 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Pencent Error，MAPE）1.6 Huber损失函数2 Classification2.1 0-
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2023-11-09 17:18:03
163阅读
迭代器迭代器是python中访问集合中元素的一种方法，它记录的是可遍历对象的位置，从可遍历对象第一个位置开始，直至对象的全部元素取出。注意迭代器只能前进，不能后退，直至最后弹出’StopIteration’的异常。迭代器常用的两种方法是iter()和next()。可迭代对象创建迭代器字符串、列表、元组等可迭代对象都可以创建迭代器。 一般用for语句访问迭代器的所有元素。 或者用while语句访问，
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2024-04-10 20:18:30
82阅读
1. L2 loss （均方损失）除以2就是可以在求导时2和1/2可以相乘抵消。蓝色的曲线表示：y=0时，变化预测值y’的函数。 绿色曲线表示：似然函数。e^-l。 是一个高斯分布。 橙色的线：表示损失函数的梯度可以看到：但真实值y‘和真实值隔得比较远的时候，梯度的绝对值比较大，对参数的更新是比较多的。随着预测值慢慢靠近真实值的时候，靠近原点的时候，梯度的绝对值会变得越来越小，也意味着参数更新的幅
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2024-01-31 03:10:37
915阅读
年， Alec Radford 等发表的论文 《深度卷积生成对抗网络》 （简称DCGAN， 论文网址：https://arxiv.org/abs/1511.06434）中，开创性地将卷积神经网络应用到生成对抗网络的模型算法设计当中，替代了全链接层，提高了图片场景里训练的稳定性。 这篇论文展示了卷积层如何与GAN一起使用，并为此提供了一系列架构指南。这篇论文还讨论了 GAN 特征的可视化、潜在空间插
这个自定义损失函数的背景：（一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变）我们现在想要做一个回归，来预估某个商品的销量，现在我们知道，一件商品的成本是1元，售价是10元。如果我们用均方差来算的话，如果预估多一个，则损失一块钱，预估少一个，则损失9元钱（少赚的）。显然，我宁愿预估多了，也不想预估少了。所以，我们就自己定义一个损失函数，用来分段地看，当yhat 比 y大时怎么样，当y
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2024-01-04 12:33:38
33阅读
1.1 激活函数 关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 那么激活函数应该具有什么样的性质呢？
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2024-08-04 09:28:49
51阅读
在使用深度学习模型进行训练时，损失函数的表现常常会影响到最终模型的性能，尤其是在训练过程中损失曲线的形状。如果损失曲线表现出明显的波动、停滞或不收敛，则可能表明模型训练存在问题。本文将系统化地分析和解决“python损失曲线”所引发的相关问题，并为读者提供详细的调试和优化步骤。
> 引用用户反馈：
> “我的模型在进行训练时，损失曲线波动很大，收敛速度缓慢，最后模型的效果不如预期。这是怎么回事？
原博主讲的很清楚，此处我只修改了几个公式（应该是笔误造成的）交叉熵损失函数原理详解交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)是分类问题中经常使用的一种损失函数，特别是在神经网络做分类问题时，也经常使用交叉熵作为损失函数，交叉熵涉及到计算每个类别的概率，所以交叉熵几乎每次都和sigmoid(或softmax)函数一起出现。交叉熵简介交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布
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2024-01-04 06:14:45
173阅读
代码损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\)
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2023-11-30 22:24:17
350阅读
损失函数最小二乘法极大似然估计法交叉熵 【本文根据B站-王木头学科学-视频所学】 在梯度下降中，所求的梯度其实就是损失函数的梯度。损失函数有三种设计方法： （1）最小二乘法 （2）极大似然估计法 （3）交叉熵法什么是损失函数呢？ 其实就是我们想的模型标准和现实模型相比较，相差多少的定量表达。那么损失函数如何设计出来的呢？背后的含义是什么？最小二乘法公式：举例 存在一个神经网络，用于判断输入的图片
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2023-12-17 18:37:09
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本节是上一节的延续，主要介绍一下损失函数的概率解释，以及梯度下降和牛顿法两种可以用于极值求解的优化算法。1. 损失函数的概率解释对于线性回归模型，为什么最小化损失函数J是一种合理的选择？假设目标变量和输入的关系如下：其中，代表偏差，可能是一些模型未覆盖的因素导致的偏差或者随机噪声，并且进一步假设它们服从高斯分布且独立同分布，。即：表示给定情况下 的条件分布。注意w是参数，并非随机变量，因此不能表示
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2024-05-23 11:10:32
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文章目录1. 命名空间2. 如何开启TensorBoard3. 一个简单的神经网络应用TensorBoard4. 其他summary函数 Tensorflow提供了一个可视化工具TensorBoard。TensorBoard可以有效的展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。 1. 命名空间 在TensorFlow的默认视图中，T
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2024-08-18 08:54:47
147阅读
在机器学习和深度学习模型训练的过程中，我们常常需要监控损失（loss）曲线，以了解模型的训练动态以及是否存在过拟合或欠拟合的现象。然而，许多开发者在读取训练过程中损失曲线时，会遇到一些困惑和挑战。在这篇博文中，我将详细记录“python怎么读取训练函数中的损失曲线”的过程。
### 问题背景
在进行模型训练的过程中，损失曲线的变化反映了模型的学习情况。记录和分析损失曲线不仅能帮助我们优化模型参
在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了，直接实战出效果图片分类看
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2024-10-17 10:06:36
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在机器学习项目中，训练好的模型的损失值是一个重要的评估指标。在本博文中，我将分享如何调用和绘制这些损失值的过程，旨在帮助读者更好地理解和可视化训练结果。以下是该过程的详细步骤。
## 环境准备
为了进行模型训练和损失值绘制，我选择了以下技术栈：
- **Python**：主要编程语言
- **TensorFlow/Keras**：用于训练深度学习模型
- **Matplotlib/Seabo
