训练模型，损失函数出现了如图所示的变化，怎么回事呢？损失函数随着Epoch增加反而上升了。
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跌落尘埃 2021-03-23 18:56关注您好，这个问题是什么原因呢？我也遇到了同样的问题
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- 2020-04-22 11:00回答 2 已采纳 您好，这个问题是什么原因呢？我也遇到了同样的问题
- 2021-09-16 21:35回答 1 已采纳 在训练的时候用visdom可视化每个iterator的loss值，把visdom换成tensorbord发现问题解决了，应该是用visdom记录的时候占用了电脑的进程。
- 2013-06-19 14:52回答 2 已采纳 Firstly, you don't need to use time() at all here, because date() will use the current time as the
- 2022-11-03 19:51若石之上的博客 衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为损失函数，说的再通俗一些，就是我们需要设计一个函数来评估预测值与真实值的差距范围，差距大说明模型还需要进一步优化。最简单的损失函数就是拿预测值减去真实值，然后...
- 2021-03-22 08:50回答 1 已采纳 1. 初始学习率过大？尝试降低学习率更换优化器（先用adam） 2. mobilefacenet的骨干网络是不是太简单了，加深一下网络层数和通道 3. 数据预处理方法有没有归一化 4.有没有用到
- 回答 1 已采纳 现象很正常啊，遇到陌生的数据损失肯定会高，loss肯定是在震荡但整体呈下降趋势的
- 2022-07-20 16:15回答 1 已采纳 搜索一下epoch就知道了啊，所以就是通过这个m参数来控制的，num_stepXepoch>mX1000就停止了
- 2024-02-13 17:39ToBeCertain的博客 什么损失函数 | 什么是梯度下降 | 怎么理解损失函数和梯度下降的关系 | 梯度下降方式
- 2023-03-18 16:16回答 3 已采纳 1.在 TensorBoard 中记录 loss 可以是每个 epoch 的 loss，也可以是每个 iteration 的 loss。2.如果你使用的是 TensorFlow 的高级 API（例如
- 2021-11-09 21:43回答 2 已采纳 model.fit(X_val, Y_val, epochs=100)训练集用来训练模型，验证集用来选择模型，测试集用来测试模型性能，你的这行是用验证集来训练模型了吗？？？
- 2022-12-17 18:06回答 1 已采纳 以下为解答，望采纳 Detectron2没有epoch参数，在使用Detectron2训练Mask RCNN时，可以设置参数SOLVER.MAX_ITER来控制训练的迭代次数，间接地控制训练的"epo
- 2023-12-25 19:00人工智能小豪的博客 此外，对于回调类中的一些方法如 on_epoch_begin，on_batch_end，还会有一个输入参数 logs， 提供有关当前 epoch 或者 batch 的一些信息，并能够记录计算结果，如果 model.fit 指定了多个回调函数类，这些 logs 变量...
- 2023-02-18 15:36回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：使用torch.cuda.empty_cache()函数手动释放显存。如果想要在每个epoch的训练结束后释放训练集显存，可以在每个epoch结束时调用该函数。
- 2020-12-27 17:49YueTann的博客 问题：10个epoch，运行到最后一个时，训练数据集的损失函数显著增大 解决方法： 打印出了learning rate，发现学习率平滑的再减小，没有问题 检查数据集是否shuffle。
- 2024-07-15 23:27F_D_Z的博客 通过torch.nn 包可以定义一个负对数似然损失函数，负对数似然损失对于训练具有多个类的分类问题比较有效，负对数似然损失函数的输入为对数概率，而在模型搭建的输出层部分接触过log_softmax，它能从模型中获取对数...
- 2022-03-30 17:00AI Chen的博客 损失函数与优化器一、模型的内置函数1.损失函数 torch.nn.MSELoss()2.优化器 torch.optim二、模型的建立1.定义线性模型 Linear2.定义优化器和损失函数3.模型的训练三、总结 import torch import torch.nn as nn 一...
- 2022-04-11 14:25LiBiGo的博客 1 样本均衡 当训练样本不均衡时，可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过...1、weights：对应的是“样本”的权重而不是“类别的权重”。也就是说：有一千个样本，weight的数值就有一千个，因此有 len（we...
- 2022-03-03 15:52GoAI的博客 本篇包含深度学习损失函数总结及如何使用Pytorch自定义损失函数（Loss Function）,使用torch.Tensor提供的接口实现：继承nn.Module类在__init__函数中定义所需要的超参数，在foward函数中定义loss的计算方法。
- 2021-04-19 10:06chengjinpei的博客 神经网络模型常见的损失函数 1.神经网络模型简介 神经网络模型一般包含输入层、隐含层和输出层，每一层都是由诸多神经元组成。输入层神经元的个数一般和输入模型的特征（单个样本的维数）有关，输出层神经元的个数与...
- 2022-06-22 16:06Kevin Davis的博客 【pytorch笔记】（五）自定义损失函数、学习率衰减、模型微调。
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