LOSS PREVENTION SERVICES LIMITEBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	LOSS PREVENTION SERVICES LIMITE
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USA SIC Description:	INVESTIGATORS
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

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。
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。
神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎
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
训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降，这怎么解决呢？ - 知乎
猜测以下几个原因 1 如果用的tensorflow，看一下bn里的mean和var有没有更新，不更新会出现训练集下降，验证集飞掉的情况（如在estimator中使用 keras layers Batchnormalization 层时就会出现这个问题） 2 没有加 weight_decay，这种情况下训练集和测试集loss相差会较大，随着训练进行，前者loss不断下降后者缓慢