一篇文章带你了解pytorch中常用的损失函数Q：什么是损失函数？训练神经网络类似于人类的学习方式。我们将数据提供给模型，它可以预测某些内容，并告诉其预测是否正确。然后，模型纠正其错误。该模型会重复执行此操作，直到达到我们确定的特定精度水平为止。告诉模型预测错误是正确学习的关键。这是损失函数出现的地方。它告诉模型其估计与实际值相差多远。与人交流虽然比较容易，但要告诉机器，我们需要一种媒介。本篇文章
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2023-11-25 12:59:00
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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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# 深度学习模型 Loss 一直不变的原因及解决方案
深度学习已经成为机器学习领域的重要分支，然而在实际应用中，我们常常面临各种各样的问题。其中一个常见的情况是，模型训练过程中的损失函数（Loss）一直不变。这种情况不仅让人感到困惑，同时也影响了模型的最终效果。本文将探讨造成这种现象的原因，并提供相应的解决方案。
## 什么是损失函数？
损失函数是用于衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。在
在机器学习中，我们使用 loss/cost 表示当前模型与理想模型的差距。训练的目的，就是不断缩小 loss/cost。
简单直接的classification error 很难精确描述模型与理想模型之间的距离。需要建立别的更有效的loss函数。
基础可参考：深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点 (qq.com)pytorch中常用的方法如下：每个损失函数的构造函数都会有自己的参数
cr
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2023-12-13 20:34:05
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文章目录0.General Guide训练集上的loss太大怎么办？测试集上的loss太大怎么办？1.局部最小值与鞍点2.批次(batch)与动量(momentum)3.自动调整学习率(Adaptive Learning Rate)4.loss也可能有影响5.批次标准化(Batch Normalization) 主要是一些训练的tips，从训练集和测试集出发。 0.General Guide模
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2024-06-12 08:47:33
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封面图片：Photo by Ben Sweet 基于深度学习的物体检测离不开复杂的Anchor策略。与之相比人脸识别看起来复杂而实际逻辑简单了很多。文章“ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition”中设计了一种能够有效提升人脸识别准确率的loss方案。除了技术细节，Introduction部分的内容对于了
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2023-11-29 10:46:01
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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
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
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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一、Loss Function 什么是Loss Function？wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values。Loss Function中文损失函数，适用于用于统计，经济，机器学习等领域，虽外表形式不一，但
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2024-06-13 21:58:06
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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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# 深度学习中的 Loss 震荡现象
在深度学习训练过程中，损失函数（Loss Function）是评估模型性能的重要指标。我们经常可以观察到损失的震荡现象，这通常是由于学习率过大、数据不平衡或模型复杂度等因素引起的。本文将帮助刚入行的小白理解如何实现并观察“深度学习 loss 震荡”，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面的表格展示了我们实现“深度学习 loss 震荡”的大致流
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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# 深度学习的Loss
深度学习中的loss（损失）函数是评价模型预测与实际标签之间差异的重要指标。通过最小化loss函数，能够训练出更加准确的模型。在深度学习中，常见的loss函数包括均方误差、交叉熵等。本文将介绍深度学习中常见的loss函数，并给出相应的代码示例。
## Loss函数的分类
在深度学习中，loss函数可以分为回归问题和分类问题两大类。对于回归问题，常见的loss函数包括均
原创
2024-06-26 04:55:51
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在深度学习模型训练中，loss震荡是一种常见现象。当训练损失在一个较窄的范围内上下波动，而没有明显的下降趋势时，这可能导致最终模型无法收敛。造成这种现象的原因有很多，例如学习率设置不当、模型不够复杂、训练数据不足等。本文将以“深度学习loss震荡问题”的解决过程为线索，从背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展六个方面进行详细探讨。
### 背景定位
在一次大型深度学习项目中
# 深度学习中的损失值（Loss Value）实现指南
在深度学习中，损失值（Loss Value）是模型训练过程中非常重要的指标之一。它用于评估模型在训练集上的表现，帮助我们判断模型的好坏。接下来，我将引导你理解如何实现损失值的计算，并且提供相应的代码示例。
## 工作流程
下面是实现损失值计算的流程图，帮助你理解整个过程：
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A[开
深度学习中的损失值（loss）平滑问题是一个关键挑战，它直接影响到模型的训练效果和泛化能力。损失值的波动常常会导致模型难以收敛，从而表现出不稳定性。本文将系统地探讨损失平滑的问题及其解决方案，围绕核心维度进行深入分析，并结合实际案例。
## 背景定位
深度学习技术的发展可以追溯到20世纪80年代，当时的神经网络模型由于计算能力和样本数据限制，发展缓慢。进入21世纪后，随着GPU计算的普及和海量
**深度学习中的Loss函数**
在深度学习中，Loss函数（损失函数）是非常重要的组成部分。它用于衡量模型预测结果与实际观测值之间的差异，并可以作为优化算法的目标函数。选择合适的Loss函数对模型的训练和性能有很大的影响。
**什么是Loss函数？**
Loss函数是用来衡量模型预测结果与实际观测值之间的差异的函数。它的值越小，表示模型的预测结果越接近实际观测值。在深度学习中，我们通常使用
原创
2023-12-05 03:41:42
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# 深度学习中的Loss可视化：使用代码绘制损失函数图像
深度学习是机器学习领域中的一项重要技术，其核心在于算法的训练过程。在训练过程中，损失函数（loss function）用于评估模型预测值与真实值之间的差异。为了调优模型和监控训练过程，通常需要将损失值进行可视化。本文将讨论如何绘制训练过程中的损失曲线，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是损失函数？
损失函数是机器学习中用来估算模
