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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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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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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## 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
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
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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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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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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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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# 深度学习模型训练流程
## 引言
深度学习是一种机器学习的分支，它通过模拟人脑神经网络的工作原理，可以自动从数据中学习并提取有用的特征。深度学习模型的训练是非常关键的一步，它决定了模型的性能和准确度。在本文中，我将向你介绍深度学习模型训练的基本流程及每一步需要做的事情。
## 深度学习模型训练流程
首先，让我们看一下整个深度学习模型训练的流程。下面是一个简化的流程图，表明了每个步骤的顺序
原创
2023-08-10 15:39:40
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1. 简介使用机器学习时，我们有不同的指标来告诉我们模型的表现如何。但是，这些措施可能会混淆它们的含义、如何解释或它们究竟是什么。知道了这一点，我们可以推断出更多关于我们模型的信息。在本教程中，我们将重点介绍损失和准确性。它们都是训练模型时要考虑的基本值。2. 损失损失是一个值，表示模型中误差的总和。它衡量我们的模型做得有多好（或多坏）。如果误差高，损失就会高，这意味着模型没有做好。否则，它越低，
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2023-10-30 22:16:15
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附上针对的实验：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/ExerciseConvolutionalNeuralNetwork/这里就不陈述卷积网络的意义了，就直接陈述怎么做，怎么写前向传播和反向传播，求各个参数的倒数。阅读前建议读者对于全连接网络有着透彻的理解。。没有的话，强烈建议看看上述实验前面的全连接部分的练习。建议读者配合着实验的英文论述再
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2024-09-20 19:23:15
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目录一、概述二、损失函数(1) 类别分类损失(2) 边框回归损失 DFL loss: Ciou Loss:代码下载链接：一、概述（1） 通过YOLOv8-训练流程-正负样本分配的介绍，我们可以知道，经过预处理与筛选的过程得到最终的训练数据： a. 网络输出值：pred_scores[bx8
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2024-01-02 08:35:57
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基本名词解释训练：确定算法模型中参数的过程称训练。训练是一个不断迭代的过程。训练集：训练中使用的数据称为训练集。训练集的质量决定模型的执行。Epoch：遍历一遍训练数据称为一个"Epoch"。训练模型可以告诉模型要训练多少个Epoch。训练模型的epoch数必须让模型达到一个收敛的状态。Batch size：每次取一定数量的数据进行学习，这个数量叫Batch size。Batch size的大小一
损失函数在第五章《神经网络的学习（训练）》中，我们介绍神经网络的训练过程中，需要不断对权重进行调整。调整权重的目的是为了得到一组最终权重，使得输入的特征数据的输出达到我们的期望值，也就是神经网络的实际输出值与期望输出值误差最小。那么问题来了：如何度量两组数据之间的差异？序号实际输出值期望输出值（Label）1数据a数据b2323.1320.73321.13224321.5321.45323324.
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2024-01-02 14:14:09
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之前简单介绍了YOLO的主要思想，这里再简单介绍一下训练的过程。都知道训练的过程中需要修改神经网络的权重的，怎么修改要基于一个损失函数来判断。从最简单的图片分类来说，分错了，损失函数为1，对了为0，然后反向传播。损失函数的设计对于训练神经网络是很重要的，那么YOLO是怎么设计的呢。以下内容转自知乎“图解YOLO”损失函数的设计目标就是让坐标（x,y,w,h），confidence，classifi
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2024-08-02 19:05:30
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深度学习基本模型浅析前言台湾李宏毅的深度学习课程说实话讲得还是比较不错的，有需要的话还是比较推荐学习，这篇也是基于它的深度学习基本结构的讲解的总结。 深度学习的三个步骤深度学习首先是我们要构建一个网络，这个网络也就是我们所说的深度学习神经网络模型。深度学习一般可以归纳为下图所示的3个步骤：第一个步骤, 神经网络模型是一个有简单函数组成的复杂的函数，通常我们设计一个神经网络模型（结构），然
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2023-10-03 14:50:22
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在一个深度学习问题中，通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。在优化中，这样的损失函数通常被称作优化问题的目标函数（objective function）。深度学习的目标在于降低泛化误差。为了降低泛化误差，除了使用优化算法降低训练误差以外，还需要注意应对过拟合。深度学习中绝大多数目标函数都很复杂。因此，很多优化问题并不存在解析解，而需要使用基于数值方法的
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2024-01-26 09:41:08
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深度学习的模型结构是完成任务的基础，损失函数是衡量模型性能的工具，训练过程是通过不断优化参数来提升模型表现
