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Bookmark or Share- 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。
- 求通俗易懂解释下nce loss？ - 知乎选择哪种Loss? NCE Loss和Sampled Softmax Loss在召回中都有广泛运用. 从word2vec派生出来的算法，如Airbnb和阿里的EGES召回，都使用的是NCE Loss。准确一点说，是NCE的简化版，NEG Loss。尽管NEG Loss在理论上无法等价原始的超大规模softmax，但是不妨碍学习出高质量的embedding。
- 神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎这就是 过拟合 问题，你可以通过减少模型参数，或者用更多数据，进行更强大的数据增强等等方法去解决. 验证集 loss是一开始就上升还是下降了一断再上升的呢？. 如果一开始就上升的话，情况有好几种吧，比如你训练数据没打乱，导致 训练集 的数据和验证集 ...
- 深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎14 个回答. 你需要在过拟合和泛化上做平衡. 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 ...
- loss函数没导数怎么办？ - 知乎需要注意的是，如果一个函数是不可微分的，自动微分不能神奇地解决问题。. 自动微分能处理的不可微并不意味着在数学意义上实际上是不可微的，它只是意味着该函数没有公开可以被访问的导数。. 而且在深度学习中，通常不需要在整个域上具有可微性，只 ...
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