Loss control model. （后例也出现在… 1. 1. （后例也出现在…. Loss值能否作为衡量模型性能的指标 之所以说几乎不能，是因为对于分类问题，模型的loss值与咱们关心的模型指标（metrics）有一定的相关性，但不是绝对相关，所以loss值本身不能作为模型的衡量指标；而对于回归问题，loss值具有一定的指导意义，但是不如人为设计出来的metrics那么直观，所以也 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。 深度学习的loss一般收敛到多少？ 计算机视觉的图像L2损失函数，一般收敛到多少时，效果就不错了呢？ 显示全部 关注者 111 上图就是一个很典型的过拟合现象，训练集的 loss 已经降到0了，但是验证集的 loss 一直在上升，因此这不是一个很好的模型，因为它太过拟合了。 如果我们非要用这个模型，应该在5~10代的时候停止训练，这个操作叫提前停止，是正则化方法之一。 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涨点。反正我们在自己的研究中直接用是可以涨的。 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，二者之间虽然相关性很高但仍存在非线性。 如何在Pytorch中使用loss函数？ 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… 显示全部 关注者 35 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量的范数变得非常大。 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，从而减少过拟合风险。 同时，注意调整神经网络中各层的输入和输出尺寸。 数据 牛津高阶上，给出的用法是be at a loss for words 和I'm at a loss what to do next. 5phqkbtcpvfdxzv142rxnxjqkrs7pyx5wq7pyz18ltwmnqpzi