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Company News:

深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
这个链接是回归问题的loss，本回答说一下分类问题的。交叉熵公式这里就不放了（手机打字不方便），可以看出，其实loss就是log(Pi)的平均值，Pi指的是预测ground truth的概率。所以，如果你希望预测概率超过0 5就好，那么loss就训练到log(0 5)。
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
Deng [4]在2019年提出了ArcFace Loss，并在论文里说了Softmax Loss的两个缺点：1、随着分类数目的增大，分类层的线性变化矩阵参数也随着增大；2、对于封闭集分类问题，学习到的特征是可分离的，但对于开放集人脸识别问题，所学特征却没有足够的区分性。
大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO - 知乎
最终，我们可以得出 DPO 的 loss 如下所示：这就是 DPO 的 loss。DPO 通过以上的公式转换把 RLHF 巧妙地转化为了 SFT，在训练的时候不再需要同时跑 4 个模型（Actor Model 、Reward Mode、Critic Model 和 Reference Model），而是只用跑 Actor 和 Reference 2 个模型。
神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎
train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题；（最不好的情况） 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。
请问MSE loss 大小多少才表示模型优化效果好呢？0. 01大概是什么水平？ - 知乎
主要看评价指标是什么，评价指标是检验模型好坏的标准之一（对，就是之一如果你的评价指标就是mseloss，验证集的loss和训练集的loss相差不大（说明没有过拟合），而且你的loss是在可接受范围内（说明优化到位了），那模型效果完全可以接受。
深度学习当中train loss和valid loss之间的关系？ - 知乎
val loss是在验证集上的损失，衡量的是在未见过数据上的拟合能力，也可以说是泛化能力。模型的真正效果应该用val loss来衡量。模型的真正效果应该用val loss来衡量。
Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward？ - 知乎
有个小问题，pytorch中Dataloader加载的数据默认requires_grad=False，也就是不会计算梯度，题主所说的A不应该有梯度，我猜题主想说的是loss backward之后，loss_1和loss_2会对网络参数的梯度分别有什么影响：也就是A→B和B→C这个过程中的参数，下列代码中的w_1，b_1，w_2，b
如何看待 Google 最新开源的 Gemma-3 系列大模型？ - 知乎
Google开源第三代Gemma-3系列模型：支持多模态、最多128K输入，其中Gemma 3-27B在大模型匿名竞技场得分超…
GAN生成对抗网络D_loss和G_loss到底应该怎样变化？ - 知乎
而成功的训练中，由于要达到G欺骗D的目的，所以D的Loss是不会收敛的，在G欺骗D的情况下，D的LOSS会在0 5左右。如果出现了G上升D下降的情况，说明G的生成能力过弱，D很容易分辨出G的好坏，发生了GAN中常见的模式坍塌问题。
请教一个问题，训练网络时loss为什么要写成running_loss += loss. item()？
因为一个epochs里也是按照很多个batchs进行训练。所以需要把一个epochs里的每次的batchs的loss加起来，等这一个epochs训练完后，会把累加的loss除以batchs的数量，得到这个epochs的损失。