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  • 如何分析kaiming新提出的dispersive loss，对扩散模型和aigc会带来什么影响? - 知乎
    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。
  • 深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
    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
  • 深度学习中loss和accuracy的关系? - 知乎
    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。
  • 损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
    对所有样本的loss求平均： 我们发现，MSE能够判断出来 模型2 优于 模型1，那为什么不采样这种损失函数呢？
  • 多任务学习中各loss权重应该如何设计呢？ - 知乎
    多任务学习中各loss权重应该如何设计呢？ 多任务学习中，会存在多个网络部分，对应多个loss。 看论文通常是把各loss统一到同一个数量级上，请问这么做的原理是什么？ 为什么一般不考虑不同网络部分… 显示全部 关注者 2,023 被浏览
  • 生成式语言模型的微调，是怎么计算损失函数的，和transformer预训练的方式一样吗？ - 知乎
    这里： y 是二元标签，要么是0要么是1。 p 是模型预测为1的概率。 交叉熵损失通过这样的数学形式，有效地衡量了模型输出和真实标签之间的差异，成为优化分类器的关键。在实际训练过程中，我们通过不断迭代模型参数来最小化这个损失值，从而提高模型的准确性。 回到二个问题：和transformer预
  • 深度学习中loss值可以为负吗？ - 知乎
    深度学习中loss值可以为负吗？ 修改了一下MSE损失函数，发现模型的表现明显变好了，但是loss值出现了负值，请问这样正常吗
  • Verl框架在GRPO上的loss和adv计算与论文原生的区别在哪？ - 知乎
    dapo的loss 与grpo的区别之处在于grpo是先对response求seq_mean，再将各seq的loss取平均，而dapo(或者说verl的grpo)直接将所有response拉通来求mean，参考论文R1-Zero-Like中的bias观点，拉通求平均能消除模型对于response_length的偏好，负例样本的长度不会攀升。 grpo的loss




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