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 …
关于短语at a loss的用法？ - 知乎
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. （后例也出现在…
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 …
keras深度学习框架输出acc/loss,val_acc/val_loss，什么意思？
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 …
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 …
魔改一个loss 可以发啥水平的文章? - 知乎
魔改一个loss 可以发啥水平的文章? 把损失函数魔改了一下，自己能解释的通，在cplfw 和 calfw 的数据集上测试了，同样的r100的网络，比arcface的准确率高一丢丢丢，这大概…
麻烦问下，为什么训练神经网络时loss下降很慢并且在小范围波动 …
麻烦问下，为什么训练神经网络时loss下降很慢并且在小范围波动剧烈，精度却没有任何变化? 训练的squeezenet，使用2300张人脸作为训练集（某人A：191张），另外40张作为测试集（某 …
深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
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 110
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？ - 知乎
Normalization这个事得好好掰扯掰扯。 上古时期，网络经常在初始几个iteration之后，loss还没下降就不动，必须得把每一层的gradient与weight的比值打印出来，针对性地调整每一层的初始 …