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Company News:

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
训练网络时为什么会出现loss逐渐增大的情况？ - 知乎
训练网络时为什么会出现loss逐渐增大的情况？模型找是是网上找的pytorch实现的lenet，我把训练的次数调大了，发现训练集loss值在50次左右前是一直减小的，但之后逐渐增大，200多次后就…
究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎
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？
哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
L 损失 (Loss) 一种衡量指标，用于衡量模型的预测偏离其标签的程度。或者更悲观地说是衡量模型有多差。要确定此值，模型必须定义损失函数。例如，线性回归模型通常将均方误差用作损失函数，而逻辑回归模型则使用对数损失函数。 L_1 损失函数 ( L_1 Loss)
pytorch中第一轮训练loss就是nan是为什么啊？ - 知乎
之前我把batch size设置成800的时候是一直可以跑通的，前两天随手把batch size改成了256，结果一直在第一轮出现loss nan的情况。检查发现最后一个batch的数据量刚好只有一个，然后莫名其妙就nan了。我把batch size改回成800就又跑通了。
为什么我的loss一直不下降，训练了50000次还在2. 5？准确率也只有10%？ - 知乎
2 测试的时候 loss 不下降训练的时候过拟合导致效果不好交叉检验，通过交叉检验得到较优的模型参数; 特征选择，减少特征数或使用较少的特征组合，对于按区间离散化的特征，增大划分的区间; 正则化，常用的有 L1、L2 正则。而且 L1正则还可以自动进行特征
yolov8模型怎样使用focal loss？ - 知乎
Loss 计算包括 2 个分支：分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。 yolov8采用VFL Loss作为分类损失，同时使用DFL Loss 和CIOU Loss作为回归损失。
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
如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
(我曾写过一个Momentum的简单介绍：怎么通俗易懂的理解SGD中Momentum的含义？ ) Adaptive Learning Rate则是利用过去梯度second moment信息来确定各个方向的学习率的大小——loss landscape越平坦的方向用越大的学习率来更新模型参数。所以一般就把Adam算法写成如下7行形式：
怎么设置使台式机得电自启？ - 知乎
在电源管理中，找到 “Restore AC Power Loss” 这个选项，它就是控制是否支持来电启动的，默认是“Power Off”，改一下就好了。 “Power On”：上电后进入开机状态； “Power Off”：上电后保持关机状态（按下电源键才能开机）； “Last State”：恢复掉电前的状态。