可视化 观察训练过程中各种参数的变化是非常重要的，首先最重要的当属损失曲线(loss curves)。...上图所示是一个比较“完美”的损失曲线变化图，在训练开始阶段损失值下降幅度很大，说明学习率合适且进行梯度下降过程，在学习到一定阶段后，损失曲线趋于平稳，损失变化没有一开始那么明显。...总结下，如果你认为你的神经网络设计没有明显错误的，但损失曲线显示仍然很奇怪，那么很有可能： 损失函数采用的有问题 训练的数据的载入方式可能有问题 优化器(optimizer)可能有问题 一些其他的超参数设置可能有问题...总而言之，损失曲线是观察神经网络是否有问题的一大利器，我们在训练过程中非常有必要去观察我们的损失曲线的变化，越及时越好！...但是标准化技术通常只用于分类(以及衍生的一些应用)，但并不适合与那种对输入图像大小比较敏感以及风格迁移生成类的任务，不要问为什么，结果会给你答案.. batch-normalization的好处：https
来自ICML2020的一篇论文： Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Err...
说明：一般情况下我们对GAN的训练都是在第 4 步测量生成器损失并调整其参数以及鉴别器，这样可以跳过第 5 步和第 6 步，节省时间和计算机资源。...由于GAN架构是由两个同时训练的网络组成的，我们必须计算两个指标:生成器损失和鉴别器损失。...生成器必须与判别器相反，找到 V(G,D) 的最小值。 总结两个表达式（判别器和生成器优化函数）并得到最后一个： 我们得到了优化函数。...但是这不是总损失函数，它只告诉我们模型的整体性能（因为鉴别器来判断真假）。如果需要计算总损失还要添加上生成器相关的部分。...在实际应用中生成器损失函数进行了修改，进行了对数操作。这一修改也有助于计算模型的总损失函数。 总损失= D损失+ G损失。并且为了进行总损失得计算还进行了修改以保证方向和取值得范围都是相同的。
1.风险函数与监督学习的关系 监督学习的目的就是选择令期望风险最小化的模型，但是由于联合分布 ?...未知，风险函数的值并不能直接计算，所以监督学习就称为一个病态问题ill-formed problem。 2.经验风险损失 由于风险函数并不能直接计算，我们转而求模型 ?...在训练数据集上的平均损失作为经验风险损失，记作 ? 。 ? ? 是模型 ? 关于联合分布的期望损失， ? 是模型 ? 在训练集上的平均损失。根据大数定律，当样本容量 ?...但是现实中训练样本数量往往有限，从而用经验风险估计期望风险往往并不理想，需要对经验风险进行一定的矫正，这就涉及到监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化。...结构风险较小的模型往往对训练数据以及未知的测试数据都有较好的预测。
损失为nan的原因1. 学习率过大，导致当然还有其他原因，目前可以参考警惕！损失Loss为Nan或者超级大的原因3.
各种损失函数的优缺点详解 损失函数或者代价函数的目的是：衡量模型的预测能力的好坏。...损失函数(Loss function)：是定义在单个训练样本上的，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的哦，用L表示。...代价函数(Cost function)：是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。...模型在训练阶段会拟合出一个函数，其中的函数是包含参数的。 损失函数或者代价函数越小越好，也就说明预测值和标签的值越接近，模型的预测能力越强。...；右侧是模型拟合出来的函数，其中是模型的参数，经过训练集每次训练模型得到的，梯度更新通过梯度下降法实现。
两张人脸图像，分别提取特征，通过计算特征向量间的距离（相似度）来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要，人脸识别中一般有两种，欧氏距离和余弦距离（角度距离）。...训练阶段和测试阶段采用的度量方式要一致，如果想在测试阶段使用欧氏距离，自然在训练阶段就要基于欧氏距离来构造损失进行优化。...这种Softmax Loss + 其他损失 构成的联合损失比较常见，通过引入Softmax Loss可以让训练更稳定，更容易收敛。...Contrastive Loss和Triplet Loss的输入为pair和triplet，方便在大数据集上训练，但pair和triplet挑选有难度，训练不稳定难收敛，可与Softmax Loss搭配使用...文中，给出了类内距离和类间距离的数学描述，如下： image.png 欧氏距离or角度距离与归一化 这里，再讨论下为什么对W和x的模进行归一化，主观思考偏多，未经验证。
前言 JS的计算是会损失精度的，比如 0.1+0.2 //0.30000000000000004 1.2-1 //0.19999999999999996 1.15*100 //114.99999999999999
在训练模型的时候，我们需要将损失函数一直训练到0吗？显然不用。...一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0 既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢...回答了这个问题，不过实际上它并没有很好的描述"为什么"，而只是提出了"怎么做" 左图：不加Flooding的训练示意图；右图：加了Flooding的训练示意图 简单来说，就是最终的验证集效果可能更好一些...可以想像，当损失函数达到b bb之后，训练流程大概就是在交替执行梯度下降和梯度上升。...，值得一提的是，没有做Flooding的验证集最低损失值为0.814198，而做了Flooding的验证集最低损失值为0.809810
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 1 均方差损失函数：MSE...，对于分类问题，特别是目标输出为One-hot向量的分类任务中，下面要说的交叉熵损失函数就要合适的多。...2 交叉熵损失函数 交叉熵（Cross Entropy）是信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息，交叉熵越小，两者之间差异越小,当交叉熵等于0时达到最佳状态，也即是预测值与真实值完全吻合...先给出交叉熵计算公式： 其中，是真实分布的概率，是模型通过数据计算出来的概率估计。 不理解？没关系，我们通过一个例子来说明。
好了，有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现了，那么我们可以定义哪些损失函数呢？...2优于模型1，那为什么不采样这种损失函数呢？...主要原因是在分类问题中，使用sigmoid/softmx得到概率，配合MSE损失函数时，采用梯度下降法进行学习时，会出现模型一开始训练时，学习速率非常慢的情况（MSE损失函数）。...有了上面的直观分析，我们可以清楚的看到，对于分类问题的损失函数来说，分类错误率和均方误差损失都不是很好的损失函数，下面我们来看一下交叉熵损失函数的表现情况。...交叉熵损失函数 现在我们利用这个表达式计算上面例子中的损失函数值： 模型1： 对所有样本的loss求平均： 模型2： 对所有样本的loss求平均： 可以发现，交叉熵损失函数可以捕捉到模型1和模型2预测效果的差异
因为模型训练仍然需要少量的负面数据来提高模型效果。今天给大家分享的这篇文章就从这个角度出发，构建了一个新的损失函数将正例数据和负例数据融到一起进行模型训练。...模型方法 CRINGE损失 本文提出的CRINGE (contrast Iterative Negative GEneration)损失，「它是一种对同时包含正负序列的数据进行训练的方法」。...通过将序列中的每个标记与语言模型的预测之一进行对比来训练反例，该方法易于实现与现有的方法相比性能良好。 上图展示了单个负序列的CRINGE损失的概念示意图。...其中，CRINGE 损失通过惩罚负样本的输出序列（以红色显示）来发挥作用。对于每个负输出标记，从语言模型中采样一个正预测以与之对比。...因此，对比损失为： 最后，为了训练正例和负例的序列数据，取两个损失的加权和如下所示： 「迭代训练」 本文提出的 CRINGE 损失函数使我们能够有效地在正例和负例上训练模型。
在训练模型的时候，我们需要将损失函数一直训练到0吗？显然不用。...一般来说，我们是用训练集来训练模型，但希望的是验证机的损失越小越好，而正常来说训练集的损失降到一定值后，验证集的损失就会开始上升，因此没必要把训练集的损失降低到0 既然如此，在已经达到了某个阈值之后，我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢...论文显示，在某些任务中，训练集的损失函数经过这样处理后，验证集的损失能出现"二次下降（Double Descent）"，如下图 ?...，值得一提的是，没有做Flooding的验证集最低损失值为0.814198，而做了Flooding的验证集最低损失值为0.809810 ?...值得一提的是，b=0.4和b=0.5时，验证集上的损失值最低仅为0.809958和0.796819，而且很明显验证集损失的整体上升趋势更加缓慢。
MSE: Mean Squared Error（均方误差） 含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即： M S E = 1 N ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2...参考文献 [1]pytorch的nn.MSELoss损失函数 [2]状态估计的基本概念（3）最小均方估计和最小均方误差估计 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
大家好，我还在坚持继续写，如果我没有记错的话，这个是系列文章的第十五篇，pytorch中有很多非常方便使用的损失函数，本文就演示了如何通过多标签损失函数训练验证码识别网络，实现验证码识别。...数据集 这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子，作者采用的是迁移学习，基于ResNet18做到的训练。...self.cnn_layers(x) 21 out = x.view(-1, 4 * 256) 22 out = self.fc_layers(out) 23 return out 模型训练与测试...'step: {} \tTraining Loss: {:.6f} '.format(index, loss.item())) 48 index += 1 49 50 # 计算平均损失...51 train_loss = train_loss / num_train_samples 52 53 # 显示训练集与验证集的损失函数 54 print('Epoch: {} \
这个包是大脑的搭建工坊，提供无限可能 ✨ 首先，介绍一下自动梯度（autograd），这个之前专门写过文章：；这个强大的工具让定义和训练神经网络变成了小菜一碟。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...再把这个损失往回传。 最后，更新一下网络的权重。一般我们会用一个简单的规则：新的权重 = 旧的权重 - 学习率 * 梯度。...optimizer.zero_grad() # 清空梯度缓存 output = net(input) # 获取网络输出 loss = criterion(output, target) # 计算损失...test_loader.dataset)} ' f'({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n') 安装好相应包： 本地运行结果： 可以看到：网络在训练集上的损失在逐渐降低
写在前面 碰巧最近定义接口的时候碰到了浮点数精度的问题，稍微整理了浮点数的一些知识点： 浮点数的底层表示 浮点数的精度损失问题 浮点数的表示范围和精度 小数的二进制表示 image.png 指数部分决定了数的大小范围...double类型和float类型（可能还有long double类型）在计算机的底层存储结构都是一致的，唯一的不同在于float是32位而double是64位的。...无论什么数据，在计算机内存中都是以01存储的，浮点数也不例外。 0. 定点数 计算机中小数的表示按照小数点的位置是否固定可以分为浮点数和定点数。...精度损失 十进制中的0.5（代表分数1/2）表示二进制中的0.1（等同于分数1/2），我们可以把十进制中的小数部分乘以2作为二进制的一位，然后继续取小数部分乘以2作为下一位，直到不存在小数为止。...因此十进制下的0.2无法被精确表示成二进制小数，这也是为什么十进制小数转换成二进制小数时会出现精度损失的情况。
image.png Regularization 与 Weight Decay image.png Regularization 的理解 image.png ?
风险值是一个最先进的衡量标准，因为它可以为所有类型的资产进行计算，并考虑到多样化的因素。然而，风险值并不是一个最大的损失数字，所以分析师可能会遇到大于风险值的损失。...假设我们在99%的置信水平下评估我们的VaR（或者简单地说，潜在的损失），我们将有一系列的损失结果在1%的尾部， VaR回答了问题:在1%的尾部，整个结果范围内的最小损失是多少？...# 与上述参数相同 alpha**-1 * norm.pdf(norm.ppf(alpha))*sig\_h - mu\_h 我们不一定要假设正态分布。...# 验证正态分布和Student-t VaR是一样的 nu = 10000000 # 自由度，越大，越接近于正态分布 print("99% VaR", round(VaR_t*100,2)) 我们可以用实际的市场数据计算出类似的结果...---- 本文摘选《Python风险价值计算投资组合VaR（Value at Risk ）、期望损失ES（Expected Shortfall）》
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