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 …
如何分析kaiming新提出的dispersive loss，对扩散模型和aigc会带 …
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 …
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 …
深度学习中有什么能重建高频部分的loss函数？ - 知乎
L1-Smooth Loss： 虽然你提到Smooth L1在高频重建上效果不佳，但值得注意的是，Smooth L1是L1和L2的一种折衷，它在误差较小时表现类似于L2，在误差较大时表现类似于L1。
究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎
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 …
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 …
请问MSE loss 大小多少才表示模型优化效果好呢？0.01大概是什么 …
不光是MSE loss, 任何loss只是优化的途径，并不是衡量模型好坏的唯一标准。 通常的做法是，建立一个baseline 模型，查看效果，这里的效果是你真正要优化的目标，比如precision, recall, …
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。
生成式语言模型的微调，是怎么计算损失函数的，和transformer预 …
Dec 22, 2023 · 这里： y 是二元标签，要么是0要么是1。 p 是模型预测为1的概率。 交叉熵损失通过这样的数学形式，有效地衡量了模型输出和真实标签之间的差异，成为优化分类器的关键。 …