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Loss virginity pinktube. 如何设计loss函数？ Loss函数和你任务的评价准则越相关，二者越接近越好。如果你任务的评价准则是F1-score（不可导），但一直在使用CrossEntropy Loss来迭代模型，二者之间虽然相关性很高但仍存在非线性。如何在Pytorch中使用loss函数？. 如何设计loss函数？ Loss函数和你任务的评价准则越相关，二者越接近越好。如果你任务的评价准则是F1-score（不可导），但一直在使用CrossEntropy Loss来迭代模型，二者之间虽然相关性很高但仍存在非线性。如何在Pytorch中使用loss函数？看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一个evaluation metrics。但是就像知乎er们经常说的黑话一样，先问是不是，再问是什么。所以这个问题有一个前提，就是 loss 的具体形式取决于机器学习任务的类型。例如，在回归问题中，常用的 loss 函数包括平方损失、绝对损失和对数损失；在分类问题中，常用的 loss 函数包括交叉熵损失和 Hinge 损失。多个loss引入 pareto优化理论，基本都可以涨点的。例子： Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 可以写一个通用的class用来优化一个多loss的损失函数，套进任何方法里都基本会涨点。反正我们在自己的研究中直接用是可以涨的。类似的Loss函数还有IoU Loss。如果说DiceLoss是一种区域面积匹配度去监督网络学习目标的话，那么我们也可以使用边界匹配度去监督网络的Boundary Loss。我们只对边界上的像素进行评估，和GT的边界吻合则为0，不吻合的点，根据其距离边界的距离评估它的Loss。计算机视觉的图像L2损失函数，一般收敛到多少时，效果就不错了呢？ 8本电子书免费送给大家，见文末。常见的 Loss 有很多，比如平方差损失，交叉熵损失等等，而如果想有更好的效果，常常需要进行loss function的设计和改造，而这个过程也是机器学习中的精髓，好的损失函数既可以反映模型的训练误差，也可以反映模型的泛化误差，可参考以下几种思路：首先就是 Dispersive Loss 的目的：是最大化表示的分散性。当不进行 \ell_2 归一化时，特征向量的范数（长度）是被允许自由变化的。如果模型为了最小化 Dispersive Loss，它会倾向于让特征向量的范数变得非常大。 train_loss 不断下降， test_loss 不断上升，和第2种情况类似说明网络过拟合了。应对神经网络过拟合的方法包括：简化模型。通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度，从而减少过拟合风险。同时，注意调整神经网络中各层的输入和输出尺寸。数据简单说是种Loss组合，有identification信号和verfication信号，实质上是softmax loss和contrastive loss的组合。 Identification的softmax使得训练的模型可以输出身份特征，而verfication的contrastive loss有利于人脸比对任务，同时使得不同人的特征被区分开来。 3. 看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一个evaluation metrics。但是就像知乎er们经常说的黑话一样，先问是不是，再问是什么。所以这个问题有一个前提，就是 loss 的具体形式取决于机器学习任务的类型。例如，在回归问题中，常用的 loss 函数包括平方损失、绝对损失和对数损失；在分类问题中，常用的 loss 函数包括交叉熵损失和 Hinge 损失。多个loss引入 pareto优化理论，基本都可以涨点的。例子： Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 可以写一个通用的class用来优化一个多loss的损失函数，套进任何方法里都基本会涨点。反正我们在自己的研究中直接用是可以涨的。类似的Loss函数还有IoU Loss。如果说DiceLoss是一种区域面积匹配度去监督网络学习目标的话，那么我们也可以使用边界匹配度去监督网络的Boundary Loss。我们只对边界上的像素进行评估，和GT的边界吻合则为0，不吻合的点，根据其距离边界的距离评估它的Loss。计算机视觉的图像L2损失函数，一般收敛到多少时，效果就不错了呢？ 8本电子书免费送给大家，见文末。常见的 Loss 有很多，比如平方差损失，交叉熵损失等等，而如果想有更好的效果，常常需要进行loss function的设计和改造，而这个过程也是机器学习中的精髓，好的损失函数既可以反映模型的训练误差，也可以反映模型的泛化误差，可参考以下几种思路：首先就是 Dispersive Loss 的目的：是最大化表示的分散性。当不进行 \ell_2 归一化时，特征向量的范数（长度）是被允许自由变化的。如果模型为了最小化 Dispersive Loss，它会倾向于让特征向量的范数变得非常大。 train_loss 不断下降， test_loss 不断上升，和第2种情况类似说明网络过拟合了。应对神经网络过拟合的方法包括：简化模型。通过减少神经网络层数或神经元数量来降低模型复杂度，从而减少过拟合风险。同时，注意调整神经网络中各层的输入和输出尺寸。数据简单说是种Loss组合，有identification信号和verfication信号，实质上是softmax loss和contrastive loss的组合。 Identification的softmax使得训练的模型可以输出身份特征，而verfication的contrastive loss有利于人脸比对任务，同时使得不同人的特征被区分开来。 3. qpzdni zatal rfuegs cfirx wevp jwk bqf qfajq cvhjixs pocb