在训练具有批处理数据集的网络时,可以通过跟踪总损失来监控网络的训练进展和性能。总损失是指在每个训练批次中计算得到的损失函数的累加和。
跟踪总损失的目的是评估网络的训练效果,并根据损失的变化来调整网络的参数和超参数。以下是一些常见的方法来跟踪总损失:
总损失的跟踪可以帮助开发者了解网络的训练情况,判断网络是否收敛、是否存在过拟合或欠拟合等问题。根据总损失的变化,可以采取相应的调整措施,如调整学习率、增加正则化项等,以提升网络的性能。
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