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。
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
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# 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
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
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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
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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
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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
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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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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： &
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
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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
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损失函数（Loss Function）： 损失函数（loss function）就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数的作用：损失函数使用主要是在模型的训练阶段，每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数会计算出预测值和真实值之间的差异值，也就是损失
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2023-11-22 14:37:19
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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
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# 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
# 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
# Python绘制损失函数
## 导言
在机器学习中，损失函数（Loss Function）是一个重要的概念，它用于评估模型的预测结果与真实值之间的差异。为了更好地理解和可视化损失函数，我们可以使用Python编程语言进行绘制。本文将指导你如何使用Python绘制损失函数的流程和代码实现。
## 绘制损失函数的流程
下面是绘制损失函数的整个流程，我们可以用一个表格展示每个步骤的具体内容。
原创
2024-01-04 08:56:56
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# Python绘制损失函数的入门指南
在机器学习和深度学习中，损失函数是用于评估模型性能的重要工具。绘制损失函数可以帮助我们可视化训练过程，了解模型的学习情况。本文将引导刚入行的小白如何使用Python绘制损失函数。
## 流程概览
在开始之前，我们首先明确绘制损失函数的整个流程，可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必
前言一、已具备的loss曲线图二、AI助力1.为图像建立矩形遮板2.绘制趋势曲线 前言俗话说，一图胜千言，在一篇文章里，图是最吸引人的，画得好便会如虎添翼，让读者对文章主要方法的理解更加容易。今日分享和记录一下绘制损失(loss)函数图时发现的一个事后补救、锦上添花的小小小小~小技巧。看一下成品： 一、已具备的loss曲线图之前通过python的matplotlib或者plotly绘制好部分的l
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2023-11-28 06:39:15
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深度学习中的优化是一项极度复杂的任务，本文是一份基础指南，旨在从数学的角度深入解读优化器。
一般而言，神经网络的整体性能取决于几个因素。通常最受关注的是网络架构，但这只是众多重要元素之一。还有一个常常被忽略的元素，就是用来拟合模型的优化器。
为了说明优化的复杂性，此处以 ResNet 为例。ResNet18 有 11,689,512 个参数。寻找最佳参数
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2024-04-26 18:02:12
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