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深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎 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？ 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? Dispersive Loss：为生成模型引入表示学习 何恺明团队的这篇文章提出了一种名为「Dispersive Loss」的 即插即用 正则化方法，用来弥合 扩散模型 与 表示学习 之间长期存在的鸿沟。 当前扩散模型主要依赖回归目标进行训练，普遍缺乏对内部表示的显式正则化。 Dispersive Loss 鼓励模型内部的特征表示在 有哪些「魔改」loss函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ 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。 究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎 Focal Loss focal loss出于论文Focal Loss for Dense Object Detection，主要是为了解决one-stage目标检测算法中正负样本比例严重失衡的问题，降低了大量简单负样本在训练中所占的比重，可理解为是一种困难样本挖掘。 focal loss是在交叉熵损失函数上修改的。 具体改进： 损失函数｜交叉熵损失函数 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 ，此时表达式为（ 的底数是 ）： 其中： - —— 表示样本 的label，正类为 ，负类为 深度学习中loss值可以为负吗？ - 知乎 理论上来说，是可以为负的。 损失函数 是衡量模型预测结果和真实结果的差异，正常情况下如果预测完全正确应该会为0。如果，你修改了原来的损失函数，比如，都减去一个固定值，这种情况确实可以得到负值。 MSE 的损失是平方和，理论上最小值为0。不知道你改了什么内容，建议检查一下。看 大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO 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。 深度学习网络收敛之后的loss数值代表什么？ - 知乎 深度学习网络收敛之后的loss数值代表什么？ 网络收敛之后，loss还是有数值的，此时还存在梯度，网络参数还会更新，但是loss却几乎不再改变了，这是为什么呢？ 可否理解成，此时正负样本对特征的更改… 显示全部 关注者 80 被浏览

名人名言分类 佚名 谚语 巴尔扎克 歌德 高尔基 佚名 莎士比亚 培根 爱因斯坦 鲁迅 罗曼·罗兰 苏霍姆林斯基 雨果 契诃夫 泰戈尔 爱默生 列夫·托尔斯泰 马克思 爱迪生 奥斯特洛夫斯基 富兰克林 毛泽东 马克·吐温 卢梭 西塞罗 萧伯纳 列宁 赫尔岑 伏尔泰 华罗庚 李大钊 别林斯基 狄德罗 席勒 陶行知 亚里士多德 茨威格 黑格尔 居里夫人 巴甫洛夫 克雷洛夫 罗素 纪伯伦 郭沫若 达尔文 徐特立 车尔尼雪夫斯基 马克吐温 塞涅卡 柏拉图 希特勒 斯宾塞 叔本华 蒙田 屠格涅夫 苏格拉底 马卡连柯 邓小平 李奥贝纳 巴金 贝弗里奇 洛克 加里宁 戴尔·卡耐基 贝多芬 康德 达·芬奇 巴斯德 乌申斯基 卢棱 卡耐基 拿破仑 恩格斯 孟德斯鸠 托尔斯泰 雪莱 （英国）谚语 毛泽东（中） 谢觉哉 普希金 周恩来 朱熹 司汤达 贺拉斯 尼采 （法国）谚语 罗兰 毛姆 （前苏联）苏霍姆林斯基  罗斯金 德谟克利特 夸美纽斯 池田大作 拜伦 梁启超 三毛 培根（英国） 海涅 冈察洛夫 李四光 斯大林 拉罗什富科 莱辛 《对联集锦》 弗·培根 狄更斯 陀思妥耶夫斯基 赫胥黎 罗曼.罗兰 福楼拜 罗斯福 M·梅特林克 莫洛亚 吴玉章 （哈萨克族）谚语 卡莱尔 松下幸之助 阿法纳西耶夫（苏） 伽利略 列宁（苏） 莫泊桑 牛顿 司各特 凯洛夫 布莱克 孙中山 哈代 林肯 邓拓 冰心 雷锋 蒙田（法）《随笔集》 爱尔维修  MRMY.NET收集 易卜生 门捷列夫 法拉第 萨克雷 朗费罗 帕斯卡 吴运铎 郭小川 大仲马 奥维德 孙中山（中） 歌德（德）《歌德的格言和感想集》 茅盾 塞万提斯 但丁 孙武（春秋） 张志新 罗丹 圣西门 海塞 蔡元培 王尔德 方志敏 布鲁诺 果戈理 拉布吕耶尔 华盛顿 斯特林堡 萨迪 邹韬奋 惠特曼 P·德鲁克（美） 乔叟 兰姆 （欧洲）谚语 报摘 布莱希特 爱献生 薛瑄 萨迪（波斯）《蔷薇园》 卡斯特（美） 丁尼生 《五卷书》 薄伽丘 司马光（宋） 书摘 保罗 莫罗阿 斯宾诺莎 （朝鲜）谚语 德谟克里特 伊壁鸠鲁 伊索 肖伯纳 （德国）谚语 陶铸 杜威 茅以升 法朗士 蒙森 俾斯麦 芥川龙之介 裴斯泰洛齐 弗洛伊德 （非洲）谚语 托·富勒