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 …

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 …

你ping的是 网关，丢包，那么就是和网关之间存在问题。 如果是有线连接 那么是线的问题或者路由器本身的质量问题，是否用了太久？比如十年？二十年？ 如果是 无线连接 大概率是无线连 …

在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数 …

8本电子书免费送给大家，见文末。 常见的 Loss 有很多，比如平方差损失，交叉熵损失等等，而如果想有更好的效果，常常需要进行loss function的设计和改造，而这个过程也是机器学习中 …

1.3 Cross Entropy Loss Function（交叉熵损失函数） 1.3.1 表达式 (1) 二分类 在二分的情况下，模型最后需要预测的结果只有两种情况，对于每个类别我们的预测得到的概率为 和 ，此时表达 …

简单说是种Loss组合，有identification信号和verfication信号，实质上是softmax loss和contrastive loss的组合。 Identification的softmax使得训练的模型可以输出身份特征，而verfication …

diffusion model的loss下降趋势是什么样的？ 扩散模型的loss（l1，l2）下降有收敛性吗？ 我在跑扩散模型的时候发现loss并没有下降的趋势，一直在一个范围内反复震荡（可能在开始的时候会 …

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 110

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。