loss图怎么看，这是什么原因

Question

为什么加了预训练权重之后图是这样的啊？

不加预训练权重是这样的：

是什么原因啊

Answer 1

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Loss图分析

你的问题是关于loss图的分析和预训练权重的影响。下面是我的解答：

loss图是训练模型的重要指标之一，用于衡量模型在训练数据上的性能。通常，loss图会显示训练集和验证集的loss值变化趋势。

在你的情况下，loss图显示了预训练权重的影响。预训练权重可以帮助模型在初始阶段取得更好的性能，这是因为预训练权重已经包含了某些通用的特征信息。

不加预训练权重的loss图可能会显示更大的loss值，这是因为模型需要从 scratch 学习特征信息，从而需要更多的训练数据和 epochs。

加了预训练权重后，loss图可能会显示更小的loss值，这是因为模型可以快速地学习特征信息，从而取得更好的性能。

总的来说，预训练权重可以帮助模型在初始阶段取得更好的性能，但是如果模型的架构和数据集不匹配，预训练权重可能会对模型的性能产生负面影响。

代码示例

以下是一个简单的示例代码，用于展示loss图的变化：

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练数据
train_loss = [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
val_loss = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2]

# 绘制loss图
plt.plot(train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

这个示例代码使用 matplotlib 库绘制了训练集和验证集的loss图。