在训练具有批处理数据集的网络时，我应该如何跟踪总损失？
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：
- 累加总损失：在每个训练批次中，将当前批次的损失值累加到总损失中。可以使用一个变量来保存总损失，并在每个批次中更新该变量。
- 平均总损失：除了累加总损失外，还可以计算每个批次的平均损失。通过将总损失除以批次数，可以得到平均总损失。这样可以更好地反映网络的整体性能。
- 可视化总损失：使用可视化工具，如TensorBoard，将总损失以图表的形式展示出来。这样可以直观地观察总损失的变化趋势，并及时发现异常情况。
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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是什么导致了训练精度的大幅提高和各时期之间的损失？
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📷
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交叉熵损失在图像网络上周期性地上升和下降
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在这种情况下，哪种模式更好？
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在这种情况下，哪一种更好？
浏览 3提问于2020-10-21得票数 0
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Keras中的VAE在3类图像上可视化潜在空间
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在神经网络中，梯度下降会查看整个训练集以计算梯度。成本函数随着迭代的进行而减小。如果代价函数增加，通常是因为错误或不适当的学习率。
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浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
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基于tf.GradientTape的预训练模型迁移学习不能收敛
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outputs = layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = keras.Model(inputs=base
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
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