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。
2条回答 默认 最新
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
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
分享
- 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。
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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？？？
- 2022-07-20 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
- 2021-03-18 16:11回答 2 已采纳 帮你改了下代码，路径你自己再改改，验证集acc能跑到0.8以上了。 import os import tensorflow as tf from tensorflow.keras import S
- 2023-12-25 19:00LLM.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...
- 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...
- 2024-08-19 17:00西西罗罗的博客 机器学习到底在学什么，其实就是在求权重，即回归中找出最贴合训练数据的函数，今天以最简单的线性模型来举例，看看到底在训练什么。 定义基础线性模型： # 定义模型： def forward(x): return x*w 先忽略偏置，用最...
- 2024-08-11 14:26人生百态，人生如梦的博客 损失函数( Loss Functions)， 也称为代价函数， 是用于评估模型预测值与真实值之间差异的函数。在神经网络训练过程中，损失函数用于指导模型参数的更新方向和幅度， 以使模型预测的结果尽可能接近真实值。常见的损失...
- 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。
- 2024-09-10 21:22lzq603的博客 通过绘制Loss曲线，能够清楚地观察到模型在训练过程中的收敛情况，从而帮助我们判断模型是否出现过拟合或欠拟合。我们把这些内容全部赋值，输入到ChatGPT中，先让它帮我们把其中的数据提取出来（如果文字量比较小也...
- 2024-08-10 00:11AI架构设计之禅的博客 大语言模型原理与工程实践：奖励模型损失函数分析 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 大语言模型的发展历程 1.1.1 早期的语言模型
- 2022-04-11 14:25布尔大学士的博客 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...
- 朋也透william的博客 在训练过程中，每个 epoch 完成后，我们会将当前的模型在验证集上“测试”一下，以观察模型的泛化性能...总结一下，验证集上的损失曲线反映的是随着训练的进行，模型在验证数据上的表现，而不是在验证集上进行的训练。
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
已采纳回答
2月18日
悬赏问题
- ¥15 宇视监控服务器无法登录
- ¥15 PADS Logic 原理图
- ¥15 PADS Logic 图标
- ¥15 电脑和power bi环境都是英文如何将日期层次结构转换成英文
- ¥20 气象站点数据求取中~
- ¥15 如何获取APP内弹出的网址链接
- ¥15 wifi 图标不见了 不知道怎么办 上不了网 变成小地球了
- ¥50 STM32单片机传感器读取错误
- ¥50 power BI 从Mysql服务器导入数据，但连接进去后显示表无数据
- ¥15 (关键词-阻抗匹配，HFSS，RFID标签天线)