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Bookmark or Share- 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。
- 有哪些「魔改」loss函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ - 知乎我来谈谈分割任务的Loss函数。 首先想要解释一下，Loss函数的目的是为了评估网络输出和你想要的输出（Ground Truth，GT）的匹配程度。我们不应该把Loss函数限定在Cross-Entropy和他的一些改进上面，应该更发散思维，只要满足两点：
- 深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎1. Loss值能否作为衡量模型性能的指标. 之所以说几乎不能，是因为对于分类问题，模型的loss值与咱们关心的模型指标（metrics）有一定的相关性，但不是绝对相关，所以loss值本身不能作为模型的衡量指标；而对于回归问题，lo
- 深度学习中loss值可以为负吗？ - 知乎loss本身作为目标函数，其作用还是为了提供梯度（参数更新的方向以及数值）与其值本身没有关系。 再举个例子，比如你想最大化两个向量的 余弦相似度 ，然后就可以把负的余弦相似度作为loss来梯度下降求解，这玩意显然有正有负还有0
- 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。 accuracy 是指模型的准确率，即模型预测结果与真实结果的匹配度。
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