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 67

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 374

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 438

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×ln⁡xn+(1−yn)×ln⁡(1−xn))-\frac 1 n\sum(y_n \times \ln x_n+(1-...
2018-12-23 13:34 阅读数 127
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