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Loss
【深度学习】 loss不下降,准确率很低的原因
loss不下降,ACC很低(只有0.1,0.2这种)可能的原因有:数据集有问题(噪声过多或存在过多的标签错误或类别不平衡)梯度爆炸梯度消失笔者遇到的梯度爆炸情况下图的矩阵是pooler_output(从bert得到的句子向量):若干个不同的文本,在训练两个batch后可见模型的输出几乎一样了,...
2021-09-29 14:41
阅读数 68
深度学习:loss损失不下降
这两周写代码遇到了一些问题,在训练深度学习模型时,出现损失不下降的问题。不同的state-of-art模型已经尝试很多种,损失一直维持在0.02~0.04;以下loss下降方法排除 model 影响。损失下降方法原因数据集不够,往往导致在此数据集上,不能很好的训练模型;或者训练样例特征太复杂,...
2021-04-18 20:26
阅读数 86
深度学习网络模型训练过程中的Loss问题合集
把数据集随机分为训练集,验证集和测试集,然后用训练集训练模型,用验证集验证模型,根据情况不断调整模型,选择出其中最好的模型,再用训练集和验证集数据训练出一个最终的模型,最后用测试集评估最终的模型训练集(Training Set):用于训练模型。验证集(Validation Set):用于调整和...
2021-03-19 10:23
阅读数 378
交叉熵损失函数(CrossEntropy Loss)(原理详解)
监督学习主要分为两类:分类:目标变量是离散的,如判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜,那么目标变量只能是1(好瓜),0(坏瓜)回归:目标变量是连续的,如预测西瓜的含糖率(0.00~1.00) 分...
2020-10-19 13:55
阅读数 442
Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss
BCELoss在图片多标签分类时,如果3张图片分3类,会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间:假设Target是:BCELoss是−1n∑(yn×lnxn+(1−yn)×ln(1−xn))-\frac 1 n\sum(y_n \times \ln x_n+(1-...
2018-12-23 13:34
阅读数 129
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