参考文献：参考文献1中给出对于loss_D的解释，鄙人表示很不错，但是对于Loss_G的解释太过于笼统，没有给出具体的解释。本文将继续解释GAN里面有两个Loss：Loss_D（判别网络损失函数）、Loss_G（生成网络损失函数）。 Loss_D只有两个分类，Real image判为1，Fake image（由G生成）判为0，因而可以用二进制交叉熵（BCELoss）来实现Loss_D。熵熵（Ent
模型搭建好后，训练，发现loss不下降，精度不上升…我枯了。。iter[110]: accuracy = 0.8114 loss = 899.3430
iter[120]: accuracy = 0.8013 loss = 917.3421
iter[130]: accuracy = 0.8103 loss = 901.3432
iter[14
欢迎下载欢迎下载欢迎下载欢迎下载软件测试技术案例库案例一：错误报告与管理一、案例目的.熟悉错误报告的编写内容?熟悉错误管理的工作流程3?了解测试管理的内容二、案例内容：测试酒店管理系统，编写有一定质量的错误报告使用TestDirector测试管理软件，熟悉需求管理、测试计划、执行测试、错误管理三、案例步骤：? 任务一：提交软件测试中发现的错误1、安装酒店管理系统，测试该系统，针对所发现的错误，记录
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2024-05-26 18:00:39
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train loss与test loss结果分析：train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶
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2024-05-22 21:10:28
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Pytorch中的学习率调整有两种方式：手动调整optimizer中的lr参数利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数 Pytorch中的学习率调整方法一. 手动调整optimizer中的lr参数二. 利用lr_scheduler()提供的几种调整函数2.1 LambdaLR(自定义函数)2.2 StepLR(固定步长衰减)2.3 MultiStepLR(多步长衰减)2.4 Expone
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2023-11-08 20:30:13
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loss等于87.33这个问题是在对Inception-V3网络不管是fine-tuning还是train的时候遇到的，无论网络迭代多少次，网络的loss一直保持恒定。查阅相关资料以后发现是由于loss的最大值由FLT_MIN计算得到，FLT_MIN是其对应的自然对数正好是-87.3356，这也就对应上了loss保持87.3356了。这说明softmax在计算的过程中得到了概率值出现了零，由于so
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2024-01-04 18:15:38
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# PyTorch 中的 Loss 不变性
在深度学习中，优化算法通过最小化损失函数（Loss Function）来训练模型。在使用 PyTorch 进行模型训练时，我们经常遇到 "loss 不变" 的现象。本文将深入探讨这一现象，解析其背后的原因，并提供相关代码示例以供参考。
## Loss 的基础概念
损失函数用于量化模型输出与真实标签之间的差异。其目的是通过反向传播调整模型参数，使得损
原创
2024-09-19 06:12:48
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数据集说明训练集是用于模型的训练的样本集合，确定模型的权重参数。
训练集的数量随着模型的复杂度要增多。反向传播确定最优参数。验证集用于验证模型的评估、模型的选择、参数的调整。
选择模型、调整超参、初步评估模型。测试集是用于模型的无偏估计。
再找个集合评估模型看看是否是偶然稳定，即验证无偏性。保证同分布，最好保证测试集的正负比和实际环境的一致。如果模型在训练集、验证集、测试集的表现
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2024-05-06 16:27:19
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前言深度学习模型优化，即优化网络权值使得该模型拟合数据的能力达到最优，而最优的一个标准是损失函数较小（兼顾训练数据和测试数据，以及实际应用场景的最优）。PyTorch中有很多损失函数，这里我主要介绍最常用的两种，NLLLoss和CrossEntropyLoss；而实际上CrossEntropyLoss更常用，NLLLoss与其的关系也会在本文中详细介绍。1. Softmax要介绍上述两个损失函数的
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2023-10-26 21:29:33
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cross entropy的缺点cross entropy的表达式：log(x) 与 -log(x) 的曲线图： cross entropy 的两个缺点：1. 数量多的类别会主导损失函数和梯度下降，导致模型更有信心预测数量多的类别，而缺少对数量少类别的重视。Balance cross entropy可以解决。2. 模型无法分辨困难样本和简单样本。困难样本是指模型反
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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1. 问题描述在复现论文的过程中，遇到了训练模型Loss一直为负的情况。程序主要通过深度学习实现一个分类任务。编程与debug过程全部在windows10系统，Pycharm2018v1.4的IDE下完成，主要框架为pytorch 1.2.0。复现过程中采用了交叉熵损失函数计算Loss。训练过程中输出信息如下：输出部分的代码段：for batch_idx, (data, target) in en
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2023-09-27 09:18:39
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在使用 PyTorch 进行模型训练时，有时可能会遇到“loss 值不变”的问题，这通常表明模型未能有效学习。要解决此问题，我们可以从多个方面分析并逐步解决。接下来，我将详细记录下这个过程，将包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
首先，了解不同版本的 PyTorch 可以帮助我们识别潜在的问题。下面是一个版本特性差异的对比表格。
| 版本
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化）train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset
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2019-07-30 15:35:00
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前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。需要注意： Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后
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2023-08-11 21:23:36
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train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于
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2022-03-08 10:19:23
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Vali Loss: nan Test Loss: nan Training loss is decreasing while validation loss is NaN https://discuss.pytorch.org/t/training-loss-is-decreasing-while
原创
2023-10-31 14:21:02
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目录：1、感受野2、优化函数 3、激活函数 4、loss 函数。前言文章有点长，内容有点丰富，基本涵盖整个深度卷积神经网络，涉及网络中的感受野、激活函数、loss函数以及各种相关知识。 Part 一、 感受野 receptive fieldreceptive filed 中文叫感受野，是卷积神经网络中最重要的概念之一，各类目标检测任务都是基于不同的感受野而
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2024-08-08 12:00:59
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语义分割任务实际上是一种像素层面上的分类，需要识别图像中存在的内容和位置，同样也存在与分类类似问题-样本类别不平衡，对于语义分割更多的是前景区域的样本远小于背景区域。针对类别不平衡问题，在loss层面上有不同的选择。1. dice Lossdice loss 源于dice系数，是用于度量集合相似度的度量函数，通常用于计算两个样本之间的相似度，
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;train loss 不断上升，test
原创
2021-07-12 11:23:16
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