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
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涨点 …
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代的时候停止训 …
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 …
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 …
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 111
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…
深度强化学习中critic的loss下降，actor的loss上升，reward在波动这是 …
深度强化学习中critic的loss下降，actor的loss上升，reward在波动这是为什么？ 我用的是ddpg算法。 按理说奖励应该整体趋势在不断增长，但结果并没有，附件是loss曲线和reward曲线奖励的计算是预测 …
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 …