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 …
损失函数｜交叉熵损失函数 - 知乎
Mar 28, 2022 · 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 …
大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO - 知乎
Jan 21, 2025 · 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 …
究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎
loss函数是什么？Loss函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的度量标准，也是优化算法的目标函数。模型本身能够train到哪一种程度，跟Loss函数息息相关，选择合适的Loss函数可以让模 …
DeepSeek的GRPO算法是什么？ - 知乎
计算损失（Computing the loss） 1. 生成补全（Generating completions） 在每一个训练步骤中，我们从提示（prompts）中采样一个批次（batch），并为每个提示生成一组 G 个补 …
深度学习当中train loss和valid loss之间的关系？ - 知乎
Nov 8, 2018 · 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。
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 …
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 …
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 …
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…
请教一个问题，训练网络时loss为什么要写成running_loss
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 …