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 …

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 …

May 31, 2017 · 训练网络时为什么会出现loss逐渐增大的情况？ 模型找是是网上找的pytorch实现的lenet，我把训练的次数调大了，发现训练集loss值在50次左右前是一直减小的，但之后逐渐增 …

return loss 回波损耗越大越好还是越小越好？ 维基百科上 回波损耗是10 log Pi/Pr Pi是入射 Pr是反射 就绝对值而言是越大越好还是越小越好呢？

L 损失 (Loss) 一种衡量指标，用于衡量模型的预测偏离其标签的程度。 或者更悲观地说是衡量模型有多差。 要确定此值，模型必须定义损失函数。 例如，线性回归模型通常将均方误差用作损 …

train loss下降，val loss出现nan是什么情况？ 在训练一个二分类问题的时候，遇到了一个很奇怪的问题，就是明明训练集的loss已经收敛到一个很小的值了，但是val loss却很大，并且出现 …

GCN主要的作用是通过标签之间的拓扑结构，为不同标签学习不同的分类器（embedding-to-classifiers）,然后CNN输出的特征与这些分类器相乘，最后的loss函数就是普通的BCE loss了。

Feb 29, 2024 · 红色是val loss，蓝色是train loss，模型使用的是TinyVIt,学习策略如下想问问大家如何解决呢？

2 测试的时候 loss 不下降 训练的时候过拟合导致效果不好 交叉检验，通过交叉检验得到较优的模型参数; 特征选择，减少特征数或使用较少的特征组合，对于按区间离散化的特征，增大划分 …

train_loss 不断下降， test_loss 不断上升，和第2种情况类似说明网络过拟合了。 应对神经网络过拟合的方法包括： 简化模型。 通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度，从而 …