尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。所以我们首先从正态分布中抽取两个概率分布 p 和 q。...在大多数实际应用中，p 是实际数据/测量值，而 q 是假设分布。对于 GAN，p 是真实图像的概率分布，而 q 是生成的假图像的概率分布。...因此我们可以得出结论，最小化交叉熵代替 KL 散度会出现相同的输出，因此可以近似相等。 总结 在本文中，我们了解了熵、交叉熵和 kl-散度的概念。...然后我们回答了为什么这两个术语在深度学习应用程序中经常互换使用。我们还在 python 中实现并验证了这些概念。
在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...模型优化(损失函数) 模型评估函数的第二次使用是为了优化。这时就要用到损失函数了。损失函数是机器学习算法在优化/模型拟合步骤中试图最小化的公式。...损失函数的结果越大，说明在模型与数据的差异就越多。 对于机器学习来说，能够实现才是最终的目的，所以选择一个易于计算的函数是非常现实的问题，这就是为什么MSE如此受欢迎原因。...在很多情况下我们选择损失函数的决策过程并不是业务和现实世界的解释问题，而是便利性问题 在实际使用时我们使用其他人的成熟算法，因此必须与已经实现的任何损失函数一起使用。...这就是为什么最终依赖的损失函数是一个便利性问题，而不是适合业务问题或现实世界的解释。 为什么评估函数“有利于”优化?
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读8分钟本文我们将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化。 你是否一直在使用你的损失函数来评估你的机器学习系统的性能?...在本文中，我将解释为什么需要两个独立的模型评分函数来进行评估和优化……甚至还可能需要第三个模型评分函数来进行统计测试。...模型优化(损失函数) 模型评估函数的第二次使用是为了优化。这时就要用到损失函数了。损失函数是机器学习算法在优化/模型拟合步骤中试图最小化的公式。...损失函数的结果越大，说明在模型与数据的差异就越多。 对于机器学习来说，能够实现才是最终的目的，所以选择一个易于计算的函数是非常现实的问题，这就是为什么MSE如此受欢迎原因。...这就是为什么最终依赖的损失函数是一个便利性问题，而不是适合业务问题或现实世界的解释。 为什么评估函数“有利于”优化?
设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数 原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...在使用SoftmaxLoss层作为损失函数层的单标签分类问题中，label要求从零开始，例如1000类的ImageNet分类任务，label的范围是0~999。...标准的ReLU函数为max(x, 0)，而一般为当x > 0时输出x，但x <= 0时输出negative_slope。...这意味着,梯度不会再简单地增加 hi 的标准差或均值;标准化操作会 除掉这一操作的影响,归零其在梯度中的元素。
不当的损失函数 3. 不当的输入 前言 模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。...如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）。 可能用0作了除数。...不当的损失函数 原因：有时候损失层中的loss的计算可能导致NaN的出现。比如，给InfogainLoss层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。 3....调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。
在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weight.... 10、增加噪声 Noise 给网络加噪声也有很多方法： 在输入中加噪声：噪声会随着网络传播，按照权值的平方放大，并传播到输出层，对误差 Cost 产生影响。...设置clip gradient，用于限制过大的diff 2、不当的损失函数 原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...这意味着,梯度不会再简单地增加 hi 的标准差或均值;标准化操作会 除掉这一操作的影响,归零其在梯度中的元素。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）3.可能用0作为了除数;4.可能0或者负数作为自然对数...，值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算exp（x）做了相关处理（比如减去最大值等等））二.典型实例①梯度爆炸原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续现象...设置clip gradient，用于限制过大的diff②不当的损失函数原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。
用这个调试好了，再慢慢增加更多数据。 6. 慢慢把省略的每一个部件都加回来：增强、归一化、定制的损失函数、更复杂的模型。 如果以上的步骤不管用，再根据下面这个更长的列表来一项项确认。...然后，试试增加归一化的强度，应该能增加损失函数。 18. 查一查你的损失函数 如果你执行自己的损失函数，检查一下有没有问题，增加单元测试。...调整损失权重 如果你的损失函数由若干个较小的损失函数构成，它们之间的相对大小必须正确。这可能需要测试不同损失权重的组合。 21. 监测其他度量 有时候，损失函数没法最好地预测神经网络的训练是否良好。...增加网络大小 可能你的神经网络的表达力太小，不能描述目标函数。试试在完全联接的层中，增加更多的层或者隐藏单元。 25....增加或减少学习率 如果学习率低，模型的收敛会非常地慢。 如果学习率高，开始的损失会很快减少，但是可能很难找到一个满意的答案。 可以拿你现在的学习率做一些小改动试试，乘以0.1或乘以10。 37.
而且，现在很多开源的深度学习框架，直接就把各种损失函数写好了（甚至在 Pytorch中 CrossEntropyLoss 已经把 Softmax函数集合进去了），你根本不用操心怎么去实现他们，但是你真的理解为什么要这么做吗...为了让 Softmax 函数在数值计算层面更加稳定，避免它的输出出现 nan这种情况，一个很简单的方法就是对输入向量做一步归一化操作，仅仅需要在分子和分母上同乘一个常数 C，如下面的式子所示 理论上来说...交叉熵函数体现了模型输出的概率分布和真实样本的概率分布的相似程度。它的定义式就是这样： 在分类问题中，交叉熵函数已经大范围的代替了均方误差函数。...也就是说，在输出为概率分布的情况下，就可以使用交叉熵函数作为理想与现实的度量。这也就是为什么它可以作为有 Softmax 函数激活的神经网络的损失函数。...我们来看一下，在 Python 中是如何实现交叉熵函数的： ▌交叉熵损失函数的求导过程 就像我们之前所说的，Softmax 函数和交叉熵损失函数是一对好兄弟，我们用上之前推导 Softmax 函数导数的结论
当我们再叠加一层，给模块的结构增加深度的时候这一点就会改变。网络越深，我们就会学到越多微妙的非线性交互，能解决的问题也就越复杂，或许这也是深度神经模型兴起的原因之一。 为什么我要读这篇文章？...换言之，平方值比较大的权重会增大损失函数，而这正是我们希望最小化的指标。 ? 反向步骤： 这一步的目标就是沿着最小化损失函数的方向更新神经网络的权重。...更直观地，从输出层到权重 W_1 的路径会碰到在后面层中早已计算出来的偏导数。 ?...随着训练的持续，右图中的损失函数也明显地减小。 隐藏层拥有 50 个神经元的神经网络明显地增加了模型学习复杂决策边界的能力。...当梯度非常大的时候，反向传播中的连乘会产生很大的更新权重。这就是最后几步训练时损失函数突然增大的原因（step>90）。损失函数的正则项计算出了已经变得很大的权重的平方值（sum(W²)/2N）。
当我们再叠加一层，给模块的结构增加深度的时候这一点就会改变。网络越深，我们就会学到越多微妙的非线性交互，能解决的问题也就越复杂，或许这也是深度神经模型兴起的原因之一。 为什么我要读这篇文章？...换言之，平方值比较大的权重会增大损失函数，而这正是我们希望最小化的指标。 反向步骤： 这一步的目标就是沿着最小化损失函数的方向更新神经网络的权重。...更直观地，从输出层到权重 W_1 的路径会碰到在后面层中早已计算出来的偏导数。...随着训练的持续，右图中的损失函数也明显地减小。 隐藏层拥有 50 个神经元的神经网络明显地增加了模型学习复杂决策边界的能力。...当梯度非常大的时候，反向传播中的连乘会产生很大的更新权重。这就是最后几步训练时损失函数突然增大的原因（step>90）。损失函数的正则项计算出了已经变得很大的权重的平方值（sum(W²)/2N）。
nan值？...（1） 防止梯度消失 （ sigmoid的导数只有在0附近的时候有比较好的激活性，在正负饱和区的梯度都接近于0） （2） ReLU的输出具有稀疏性 （3） ReLU函数简单计算速度快 16.卷积神经网络中空洞卷积的作用是什么...目前在神经机器翻译(Neural Machine Translation)、图像理解（Image caption）等场景都有广泛应用。 25.卷积神经网络为什么会具有平移不变性？...29.列举你所知道的神经网络中使用的损失函数 欧氏距离，交叉熵，对比损失，合页损失 30.对于多分类问题，为什么神经网络一般使用交叉熵而不用欧氏距离损失？...通道降维，保证卷积神经网络可以接受任何尺寸的输入数据 32.随机梯度下降法，在每次迭代时能保证目标函数值一定下降吗？为什么？
所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....# 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print('Loss value is NaN!') 11.
所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....) # 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print( Loss value is NaN! ) 11.
如下图，过大的学习率会导致无法顺利地到达最低点，稍有不慎就会跳出可控制区域，此时我们将要面对的就是损失成倍增大(跨量级)。...有两种情况可能并不是那么容易检测到： 数据比较多，99%的数据是对的，但有1%的数据不正常，或者损坏，在训练过程中这些数据往往会造成nan或者inf，这时候需要仔细挑选自己的数据，关于如何挑选数据(https...这时我们要注意的是在训练过程中的输入和输出是否正确： (利用debug寻找错误的输入) 在神经网络中，很有可能在前几层的输入是正确的，但是到了某一层的时候输出就会变成nan或者inf(其中-inf...损失函数也是有可能导致输出nan，尤其是在我们自己设计损失函数的时候。...(不使用shuffle)，由于数据分布的不同，也是有可能导致batch_norm层出现nan，从而导致不正常的损失函数出现。
首先安装 PIL模块，这个模块去这里 注意你的windows是多少位的系统，这个有区别比较重要 ok，进入代码部分： # -*- coding: cp936 -*- #如果有中文则需要增加这个说明（我的版本里如果不加这句话...while 1: #循环执行截图 pic = ImageGrab.grab() #截图（这就截取好了，是全屏哦） timeTemp = time.time() #1970纪元后经过的浮点秒数...的差不多） timeNow = time.strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S", timeTempNext) #将此时的struct_time，根据指定的格式化字符串输出...= path + timeNow + ".jpg"#字符串的合并生产合理的路径 pic.save(savePath)#保存图片 time.sleep(60)#sleep函数的参数是秒级别
但是大的卷积核会导致计算量的暴增，不利于模型深度的增加，计算性能也会降低。...12.6 网络训练有哪些技巧 12.6.1 合适的数据集 1 没有明显脏数据(可以极大避免Loss输出为NaN)。 2 样本数据分布均匀。...因为如果所有的参数都是0，那么所有神经元的输出都将是相同的，那在back propagation的时候同一层内所有神经元的行为也是相同的，这可能会直接导致模型失效，无法收敛。...Loss爆炸、输出NaN等。 2 太小。收敛速度过慢，训练时长大大延长。 3 可变的学习速率。比如当输出准确率到达某个阈值后，可以让Learning Rate减半继续训练。...合页损失函数 合页损失函数广泛在支持向量机中使用，有时也会在损失函数中使用。缺点:合页损失函数是对错误越大的样本施以更严重的惩罚，但是这样会导致损失函数对噪声敏感。
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