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Bookmark or Share- 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？ - 知乎是将回答和问题拼接在一起，每次输出一个新的token和label做交叉熵损失？
- 安全验证 - 知乎知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
- 深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎我的经验：看loss曲线，如果train loss和val loss都还有下降空间，就继续加大epoch，如果基本平了，加大epoch用处也不大了，如果train loss降val loss降着降着上升了，这说明，模型在val loss由降转升的转折点就收敛了。
- 训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？ - 知乎我个人遇到过出现NaN值的情况是因为在预处理时间序列数据后，图省事，没加代码自查，数据中有nan值或者字符串，导致loss是NaN。 我为了解决这个问题，一直用的交叉熵损失函数都换了，学习率等各种问题都试了，还是没有用。
- GAN生成对抗网络D_loss和G_loss到底应该怎样变化？ - 知乎这两个网络通过对抗的方式进行训练，其中生成器尝试伪造逼真的样本数据，而判别器则负责判断输入的数据是真实数据还是生成器伪造出来的数据。在GAN的训练过程中，生成器和判别器的损失函数分别被称为G_loss和D_loss。 GAN的基本思路
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