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 …

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 …

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 …

May 5, 2021 · 很明显训练loss是每个iteration都会记录一次，由于使用minibatch，这样的震荡很正常，只要保证整体趋势下降就行。而验证loss是多个epoch之后才会采样一次，可以较明显地 …

从loss_reg来看：可以找到一些训练样本的bbox的回归处于抖动状态，很难和gt完美贴合，实际上所有目标不太可能和所有gt完美贴合，这就会导致loss_reg的收敛值。如果因为类别正 …

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 …

Jan 21, 2025 · 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 …

具体的loss值会取决于许多因素，包括模型架构、训练数据、超参数的选择等。 通常，较低的loss值表明模型在任务上取得了更好的预测性能。 理论上，模型的loss可以趋近于0，但达到 …

Apr 12, 2023 · 而成功的训练中，由于要达到G欺骗D的目的，所以D的Loss是不会收敛的，在G欺骗D的情况下，D的LOSS会在0.5左右。 如果出现了G上升D下降的情况，说明G的生成能力过 …

Nov 8, 2018 · 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。