MCKINNON J D TRANSPORTBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	MCKINNON J & D TRANSPORT
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Company Address:	2265 Lismore Road,CAPE CLEAR,VIC,Australia
ZIP Code: Postal Code:	3351
Telephone Number:	53422422 (03-53422422, +61-3-53422422)
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Company Directories & Business Directories

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STEWART T W
POLSTARS KENNELS
P & M EARTHWORKS

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IAN SCOTT & SONS
CJS RESLEEVING
CAPE CLEAR PRIMARY SCHOOL

Company News:

深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
这个链接是回归问题的loss，本回答说一下分类问题的。交叉熵公式这里就不放了（手机打字不方便），可以看出，其实loss就是log(Pi)的平均值，Pi指的是预测ground truth的概率。所以，如果你希望预测概率超过0 5就好，那么loss就训练到log(0 5)。
大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO - 知乎
最终，我们可以得出 DPO 的 loss 如下所示：这就是 DPO 的 loss。DPO 通过以上的公式转换把 RLHF 巧妙地转化为了 SFT，在训练的时候不再需要同时跑 4 个模型（Actor Model 、Reward Mode、Critic Model 和 Reference Model），而是只用跑 Actor 和 Reference 2 个模型。
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
Deng [4]在2019年提出了ArcFace Loss，并在论文里说了Softmax Loss的两个缺点：1、随着分类数目的增大，分类层的线性变化矩阵参数也随着增大；2、对于封闭集分类问题，学习到的特征是可分离的，但对于开放集人脸识别问题，所学特征却没有足够的区分性。
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 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题；（最不好的情况） 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。
深度学习当中train loss和valid loss之间的关系？ - 知乎
val loss是在验证集上的损失，衡量的是在未见过数据上的拟合能力，也可以说是泛化能力。模型的真正效果应该用val loss来衡量。模型的真正效果应该用val loss来衡量。
请问MSE loss 大小多少才表示模型优化效果好呢？0. 01大概是什么水平？ - 知乎
主要看评价指标是什么，评价指标是检验模型好坏的标准之一（对，就是之一如果你的评价指标就是mseloss，验证集的loss和训练集的loss相差不大（说明没有过拟合），而且你的loss是在可接受范围内（说明优化到位了），那模型效果完全可以接受。
Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？ - 知乎
有个小问题，pytorch中Dataloader加载的数据默认requires_grad=False，也就是不会计算梯度，题主所说的A不应该有梯度，我猜题主想说的是loss backward之后，loss_1和loss_2会对网络参数的梯度分别有什么影响：也就是A→B和B→C这个过程中的参数，下列代码中的w_1，b_1，w_2，b
训练网络时为什么会出现loss逐渐增大的情况？ - 知乎
综上，初期loss上升，不一定发散，是正常的。在不带momentum的情况下，一般不应该出现这种情况。解决方案:训练到loss稳定下降很缓慢时，降低学习率，或者试试不用momentum，或者多训练一段时间看看
如何看待 Google 最新开源的 Gemma-3 系列大模型？ - 知乎
Google开源第三代Gemma-3系列模型：支持多模态、最多128K输入，其中Gemma 3-27B在大模型匿名竞技场得分超…
为什么loss曲线会一直在波动呢？ - 知乎
这样，模型在下一个不同批次的数据上表现可能就不好，导致loss上升，看起来就是loss曲线在波动。不对称的优化问题：训练神经网络往往是在处理非常复杂的优化问题，存在很多局部最小值。就像山上有许多不同的凹槽，有时模型会被卡在这些非全局最优的点