# 深度学习中的损失和准确率
在深度学习的训练过程中，损失函数和准确率是两个至关重要的指标。它们分别表示模型的预测误差和性能。在某些情况下，我们可能会发现损失值和准确率在训练过程中保持不变，这一现象对于理解模型的表现至关重要。
## 损失函数与准确率的关系
损失函数（Loss Function）用于衡量模型输出与真实标签之间的差距。最常用的损失函数如交叉熵损失（Cross Entropy L
目录背景定义关系背景在进行一项分类任务训练时，观察到验证集上的accuracy增加的同时，loss也在增加，因此产生了一些疑惑，对accuracy和loss之间的关系进行探索。定义在理解他们的关系之前，先来回顾一下什么是交叉熵损失和准确率。交叉熵损失函数：交叉熵输出的是正确标签的似然对数，和准确率有一定的关系，但是取值范围更大。交叉熵损失公式：其中$\widehat{y}{(i)}$为预测值，$y
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2023-10-10 07:22:57
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损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度，损失函数越好，通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。0-1损失函数 0-1损失是指预测值和目标值不相等为1， 否则为0: 特点： (1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数，但是它是一个非
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2023-11-29 16:07:28
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导语：提升一个模型的表现有时很困难。如果你们曾经纠结于相似的问题，那我相信你们中很多人会同意我的看法。你会尝试所有曾学习过的策略和算法，但模型正确率并没有改善。你会觉得无助和困顿，这是90%的数据科学家开始放弃的时候。不过，这才是考验真本领的时候！这也是普通的数据科学家跟大师级数据科学家的差距所在。你是否曾经梦想过成为大师级的数据科学家呢？如果是的话，你需要这 8 个经过证实的方法来重构你的模型。
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2024-04-24 17:26:14
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深度学习模型在训练过程中，常常会出现准确率和损失（loss）保持不变的现象。这个问题不仅拖慢了模型的收敛速度，还让很多开发者感到疑惑。本文将详细探讨如何解决“深度学习准确率和loss保持不变”的问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
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在训练深度学习模型时，我们会观察到准确率和损失值停滞不前的情况。这意味着尽管我们在调整参数或增强数据，但模型的学习能力并没
小白第一次写，很多地方会显得比较生疏……———————————————————————————————————————————1.13 更新：原因是nn.crossentropy()内部封装了logsoftmax函数，再用一次softmax的话会导致概率过早进入不能被训练的饱和状态（即假概率逼近0，真概率逼近1）。所以解决措施是：1. 去掉网络结构里的softmax层2. 重新实现cross-en
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2024-01-31 07:57:58
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loss与准确率的关系目录背景定义关系目录在进行一项分类任务训练时，观察到验证集上的accuracy增加的同时，loss也在增加，因此产生了一些疑惑，对accuracy和loss之间的关系进行探索。定义在理解他们的关系之前，先来回顾一下什么是交叉熵损失和准确率。交叉熵损失函数：交叉熵输出的是正确标签的似然对数，和准确率有一定的关系，但是取值范围更大。交叉熵损失公式：其中y ^ ( i ) \wid
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2023-11-13 15:17:37
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学习王喆老师的深度学习推荐系统第3章学习深度学习推荐模型的演化流程了解模型改进的一般方式改变深度神经网络的复杂程度 特征交叉 模型组合深度学习模型总结一、与传统机器学习模型相比，深度学习模型的优势1、表达能力更强 能够挖掘出更多数据中潜藏的模式2、结构非常灵活能够根据业务场景和数据特点，灵活调整模型结构，使模型与应用场景完美契合深度学习推荐模型的演化关系图：改变神经网络的复杂程度&nbs
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2024-03-01 11:31:26
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摘要：数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。引言：在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。本文针对二元分
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2023-12-01 13:58:12
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# 深度学习中的准确率统计
在深度学习的应用中，模型的性能评估是一个至关重要的环节。准确率是最常用的性能指标之一，它可以帮助我们判断模型在训练和测试阶段的表现。在本文中，我们将探讨如何统计准确率，并使用代码示例和可视化图表来展示相关内容。
## 准确率的定义
准确率（Accuracy）是分类模型中最简单且最常用的评估指标。它的定义是正确预测的样本数与总样本数之比：
\[ \text{Acc
原创
2024-09-01 05:32:17
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# 深度学习计算准确率的科普探讨
## 引言
在数据科学和人工智能的快速发展中，深度学习成为了重要的研究领域。然而，模型的有效性不仅依赖于其复杂性，还需要通过准确率等指标进行评估。本文将深入探讨如何计算深度学习模型的准确率，并提供实际代码示例以加深理解。
## 准确率的定义
准确率（Accuracy）被定义为正确预测的数量占总预测数量的比例。用公式表示为：
\[ \text{Accura
原创
2024-08-29 08:43:44
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## 深度学习准确率绘图的步骤
在深度学习中，准确率是评估模型性能的重要指标之一。在训练模型的过程中，我们通常会希望能够实时地监测准确率的变化情况，并将其可视化为一张图表，以便更直观地了解模型的训练效果。下面是实现深度学习准确率绘图的步骤和相应的代码。
### 步骤一：导入所需库
在开始之前，我们首先需要导入一些常用的Python库，包括`numpy`、`matplotlib`和`panda
原创
2023-08-02 10:23:48
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Precision-Recall准确率-召回率用于评估分类器输出质量的 准确率-召回率 指标示例。 当类别非常不平衡时， 准确率-召回率 是衡量预测成功与否的有用指标。在信息检索中，准确率是衡量结果相关性的指标，而召回率是衡量返回多少真正相关结果的指标。准确率-召回率 曲线显示了不同阈值下准确率和召回率之间的权衡。曲线下方的高面积代表高召回率和高精度，其中高精度与低误报率相关，高召回率与低误报率相
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2024-05-17 22:50:33
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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，否则损失会较大。训练模型的目标是从所有样本中找到一组平均损失“较小”的权
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过训练模型从数据中学习规律，并用于预测和决策。在机器学习中，我们常常需要评估模型的性能，其中准确率和损失值是两个重要的评价指标。
准确率是指模型在预测时正确分类的样本数量占总样本数量的比例。而损失值则是用来衡量模型预测结果与实际结果之间的差距的一个值，通常使用损失函数来计算。
在机器学习中，我们通常将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试
原创
2024-01-10 05:36:27
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机器学习、目标检测等领域常用的指标：准确率（accuracy） 精确率（precision）和召回率（recall）有什么区别？ 搞图像分类的时候，经常用到准确率的指标，分类正确的比例是准确率。比如猫狗动物分类，测试集给100张图片，神经网络识别出来的结果中，有30张图片是分类正确的，70张错误，准确率为30%后面搞目标检测的时候多出来2个指标精确率和召回率，以前看了下定义，
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2024-01-05 21:56:32
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作为遇到偏斜类问题评估度量值，在很多应用中我们希望保证查准率和召回率的相对平衡。1、两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）和“召回率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了）这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。当我们二分类的临界值是设置的较高时，会得到一个高准确率和低召回率。当我们的二分类的临界值设置较低时，会得到一个低准确率
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2023-12-13 03:54:34
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# 深度学习中预测准确率的实现指南
在深度学习中，准确率是评估模型性能的重要指标。使用准确率衡量模型的有效性，可以帮助我们判断模型是否符合使用需求。本文将引导您完成预测准确率的实现流程。
## 步骤流程
下面是预测准确率的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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组合分类方法简介基本思想：组合分类把k个学习得到的模型（或基分类器）M1，M2，···，Mk组合在一起，旨在创建一个改进的复合分类器模型M*。使用给定的数据集D创建k个训练集D1，D2，···，Dk，其中Di用于创建分类器Mi。现在给定一个待分类的新数据元组，每个基分类器通过返回类预测进行投票。组合分类器基于基分类器的投票返回类预测。 目前常用的组合分类器有：装袋、提升和随机森林。下面就对这三种分
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2024-06-05 10:04:54
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图像分类的评价指标不同的图像（注意单位，是一张图像，最后理解的如手写体的图像集）划分到不同的类别、单标签分类问题就是每一张图都有唯一的类别； 单标签分类的评价指标有：准确率(Accuracy),精确率（Precision）,召回率（Recall）,F1-score,混淆矩阵，ROC曲线和AUC； 在计算这些指标之前，需要先计算几个基本的指标：TP:正样本且分类为正样本的数目为
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2024-01-28 00:11:50
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