深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一 …
深度学习中loss和accuracy的关系? - 知乎
loss 的具体形式取决于机器学习任务的类型。 例如，在回归问题中，常用的 loss 函数包括平方损失、绝对损失和对数损失；在分类问题中，常用的 loss 函数包括交叉熵损失和 Hinge 损失。
有哪些「魔改」loss函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ - 知乎
类似的Loss函数还有IoU Loss。 如果说DiceLoss是一种 区域面积匹配度 去监督网络学习目标的话，那么我们也可以使用 边界匹配度去监督网络的Boundary Loss。 我们只对边界上的像素进 …
深度学习中LOSS的设计思路是什么? - 知乎
8本电子书免费送给大家，见文末。 常见的 Loss 有很多，比如平方差损失，交叉熵损失等等，而如果想有更好的效果，常常需要进行loss function的设计和改造，而这个过程也是机器学习中 …
深度学习的多个loss如何平衡？ - 知乎
多个loss引入pareto优化理论，基本都可以涨点的。 例子： Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 可以写一个通用的class用来优化一个多loss的损失函数，套进任何方法里都基本会 …
GAN生成对抗网络D_loss和G_loss到底应该怎样变化？ - 知乎
2023年4月12日 · 做 GAN 有一段时间了，可以回答下这个问题。 G是你的任务核心，最后推理用的也是G，所以G的LOSS是要下降收敛接近0的，G的目标是要欺骗到D。 而成功的训练中， …
究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎
如何设计loss函数？ Loss函数和你任务的评价准则越相关，二者越接近越好。 如果你任务的评价准则是F1-score（不可导），但一直在使用CrossEntropy Loss来迭代模型，二者之间虽然相关 …
如何分析kaiming新提出的dispersive loss，对扩散模型和aigc会带 …
Dispersive Loss 的目的： 是最大化表示的 分散性。 当不进行 \ell_2 归一化时，特征向量的 范数（长度） 是被允许自由变化的。 如果模型为了最小化 Dispersive Loss，它会倾向于让特征向 …
求通俗易懂解释下nce loss？ - 知乎
Tensorflow实现了两种常用与word2vec的loss，sampled softmax和NCE，这两种loss本身可以用于任意分类问题。 之前一直不太懂这两种方法，感觉高深莫测，正好最近搞懂了，借tensorflow …
强化学习中actor_loss和critic_loss收敛问题？ - 知乎
在正常的训练过程中，actor_loss和critic_loss的减小趋势表明模型在不断学习和优化。 若在训练过程中发现actor_loss持续增大，这可能意味着Actor未能有效学习到优化策略，或者Critic的反馈 …