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作为一个evaluation metrics …
深度学习中loss和accuracy的关系? - 知乎
深度学习中loss和accuracy的关系? 以分类问题为例，最初的理解是相对于准确率（accuracy），损失函数（loss function）的数值能更精确的反应出预测值和真值的差距，但二者反… 显示全部 关注者 …
究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎
Focal Loss focal loss出于论文Focal Loss for Dense Object Detection，主要是为了解决one-stage目标检测算法中正负样本比例严重失衡的问题，降低了大量简单负样本在训练中所占的比重，可理解为是一 …
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的精髓，好的 …
深度学习当中train loss和valid loss之间的关系？ - 知乎
Nov 8, 2018 · 深度学习当中train loss和valid loss之间的关系？ 深度学习当中train loss和valid loss之间的关系，在一个caption实验当中，使用交叉熵作为损失函数，虽然随着训练，模型的评价指标的… 显 …
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行评估，和GT …
如何分析kaiming新提出的dispersive loss，对扩散模型和aigc会带来什 …
Dispersive Loss：为生成模型引入表示学习 何恺明团队的这篇文章提出了一种名为「Dispersive Loss」的 即插即用 正则化方法，用来弥合 扩散模型 与 表示学习 之间长期存在的鸿沟。 当前扩散模型主要 …
强化学习中actor_loss和critic_loss收敛问题？ - 知乎
随着训练的进行，Critic不断地根据奖励信号来调整自身的价值评估，使其更加准确地反映策略的价值。 因此，critic_loss通常会逐渐减小，表示Critic对策略评估的准确性逐渐提高。 在正常的训练过程 …
GAN生成对抗网络D_loss和G_loss到底应该怎样变化？ - 知乎
Apr 12, 2023 · 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，由于要达到G …
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
1.3 Cross Entropy Loss Function（交叉熵损失函数） 1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 ，此时表达式为（ 的底 …