1.定义 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)] ：残差表示，在分类问题中则为 yf(x) ： 趋势一致。具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数，每个输出对应一个损失函数。但是梯度
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2023-11-27 20:26:50
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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
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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损失降低方法损失降低方法迭代方法梯度下降方法学习速率优化随机速率随机梯度下降方法 损失降低方法Reducing loss 主要有几种常用的方法：迭代法梯度下降法学习速率优化随机速率随机梯度下降方法迭代方法迭代方法就是将模型预测值与实际值之间的误差值反馈给模型，让模型不断改进，误差值会越来越小，即模型预测的会越来越精确。就是一个不断尝试的过程梯度下降方法一种快速找到损失函数收敛点的方法。回归问题所
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2024-04-22 10:43:22
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Sigmoid function函数（函数值[-1, 1 ]，单调递增）1、Logistic Function（Logistic 函数），（最广泛）：x取值范围 [-无穷， +无穷]， 函数值的范围 [0，1]，使得函数值相当于是一个概率值。一般把函数模型输出值（如：y = w * x + b）当作Logistic 函数中的 x 值，从而得到一个概率值。2、Logistic 函数曲线图：2、还有其
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2024-04-07 18:57:42
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1前言训练深度学习模型，就像“炼丹”，模型可能需要训练很多天。我们不可能像「太上老君」那样，拿着浮尘，24 小时全天守在「八卦炉」前，更何况人家还有炼丹童、天兵天将，轮流值守。人手不够，“法宝”来凑。本文就盘点一下，我们可以使用的「炼丹法宝」。2初级“法宝”，sys.stdout训练模型，最常看的指标就是 Loss。我们可以根据 Loss 的收敛情况，初步判断模型训练的好坏。如果，Loss 值突然
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2023-10-07 19:04:33
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解决的问题：消除正负样本比例不平衡（One-Stage算法需要产生超大量的预选框，模型被大量负样本所主导，Focal Loss对此种情况卓有成效。），并且挖掘难负样本（难负样本即为一些很难区分是正样本还是负样本的负样本。其对立的就是一些简单的负样本，很容易区分出来是负样本，其前向传播的loss很小，模型很容易认出，因此在模型后期这些大量的简单样本会浪费大量的时间。）Focal loss是在交叉熵损
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2023-08-30 20:23:46
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# Python实现Loss曲线的指南
在深度学习模型的训练过程中，我们常常需要观察损失函数（loss）的曲线，以便评估模型的训练状态和优化效果。本文将介绍如何使用Python绘制loss曲线，包括所需的步骤和相关代码示例。
## 整体流程
以下是绘制loss曲线的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
前言pytorch 中的损失函数：CrossEntropyLossLogSoftmaxNLLLossSoftmax在多分类的时候，我们希望输出是符合概率分布的，所以利用Softmax做了归一化的处理。这个过程非常好理解，将所有的项相加得到分母，各项在作为分子，只不过这里加了一个e为底的指数函数，确保值都大于0。多分类的神经网络的最后一层，一般就会用到Softmax，所以最后一层一般不用
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2023-10-12 09:21:41
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Python 绘制 loss 曲线、准确率曲线使用 python 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储 - > loss曲线绘制 - > 准确率曲线绘制一、数据读取与存储部分我们首先要得到训练时的数据，以损
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2023-10-14 18:26:47
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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？
# 平滑Python损失曲线的实现方法
## 引言
在深度学习中，损失函数（loss function）是评估模型预测结果与真实标签之间的差异的一种方式。通常，我们会绘制损失函数随着训练轮次的变化情况，以便我们可以观察模型的训练进展和性能。然而，损失曲线可能会因为噪音、不稳定性或其他因素而出现震荡或不平滑的情况。在本文中，我们将讨论如何使用Python平滑损失曲线，以便更好地分析和可视化模型的
原创
2023-08-13 09:55:23
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# Python Epoch Loss 曲线分析
在机器学习和深度学习的训练过程中，监控和分析模型的损失（Loss）至关重要。Epoch Loss 曲线是一个工具，用于直观展示模型在训练过程中的性能变化。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 可视化 Epoch Loss 曲线，并且展示如何生成饼状图以及流程图。
## 什么是 Epoch 和 Loss？
- **Epoch**：在深度学
### Python 中的 LSTM 和损失曲线
长短期记忆（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），适用于时间序列数据的预测。其能够捕捉到序列数据中的长期依赖关系，这使得 LSTM 在语音识别、自然语言处理和金融数据预测等领域广泛应用。本篇文章将介绍如何使用 Python 中的 Keras 库建立一个简单的 LSTM 模型，并分析损失曲线。
#### 建立 LSTM 模型
在建立
# Python制作loss曲线
## 流程概览
为了制作Python中的Loss曲线，我们需要经历以下步骤：
1. 导入必要的库和模块
2. 准备数据集和模型
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型并记录每个epoch的loss值
5. 绘制loss曲线
以下是每个步骤需要做的事情以及相应的代码示例：
## 1. 导入必要的库和模块
在开始之前，我们需要导入一些必要的库和模块。这
原创
2023-12-09 06:18:10
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# 如何在 Python 中画出损失（Loss）图
在机器学习和深度学习的训练过程中，监控模型的损失函数（loss function）变化是评估模型训练效果的重要方式。通过损失图，我们可以观察到模型的学习进程以及潜在的过拟合现象。本教程将指导你使用 Python 绘制损失图，适合任何刚入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，我们将整个过程分为几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 描
原创
2024-08-09 12:04:51
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文章目录1 线性模型计算loss代码分析2 引入梯度下降问题2.1 梯度下降【代码】3 鞍点问题4 解决鞍点问题：引入随机梯度下降4.1 随机梯度下降【代码】5 随机梯度下降vs梯度下降5.1 随机梯度下降5.2 梯度下降6 两者折中解决：batch6.1 举例说明mini-Batch 写在前面：学习pytorch的第二天，今天继续加深loss函数和w参数之间的关系，利用matplot画图表示。
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2023-11-03 12:02:10
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写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题，以及不知道如何解决，我准备把这个部分作为一个系列，为了让大家少走一些坑，对于本博客有什么错误，欢迎大家指出，下面切入正题吧。1. 深度学习，一个令人头疼的问题就是如何调参?简而言之，如果数据集复杂的话，那么就要增加网络的层数，模型欠拟合了，加节点。2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线
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2024-05-21 06:43:09
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监督学习及其目标函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子（一般来说，监督学习可以看做最小化下
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2023-11-13 22:18:53
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Focal Loss for Dense Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 代码链接：集成到Detectron中，github上有大量三方实现 这周补了一下经典的focal loss，也就是RetinaNet，很多人应该也比较熟悉这篇文章了。Focal Loss是何恺明团队在2017年推出的作品，属于single stage
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2024-06-27 09:07:07
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