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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。但是就像知乎er们经常说的黑话一样，先问是不是，再问是什么。所以这个问题有一个前提，就是
如何分析kaiming新提出的dispersive loss，对扩散模型和aigc会带来什么影响? - 知乎
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。
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
强化学习中actor_loss和critic_loss收敛问题？ - 知乎
在正常的训练过程中，actor_loss和critic_loss的减小趋势表明模型在不断学习和优化。若在训练过程中发现actor_loss持续增大，这可能意味着Actor未能有效学习到优化策略，或者Critic的反馈不够准确，导致Actor的更新方向出现偏差。
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。反正我们在自己的研究中直接用是可以涨的。
大模型sft为什么第二个epoch的时候loss会突然下降？ - 知乎
Loss surfaces of a ResNet-56 (Li et al, 2018) 很可能预训练的大型语言模型在接近最小损失的区域具有非常平滑的损失面，而开源社区在这一区域进行的大量微调工作。这基于围绕2018年ULMFiT论文原始开发通用语言模型的前提。
使用diffusion model训练过程中step loss仍然部分很高，最终效果不好，怎么解决？ - 知乎
使用diffusion model训练过程中虽然总体epoch loss下降收敛，但step loss仍然部分很高。归一化到0-1，采用L1+mse… 显示全部
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的边界吻合则为0，不吻合的点，根据其距离边界的距离评估它的Loss。