交叉熵损失在图像网络上周期性地上升和下降
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是一种常用的损失函数，特别适用于图像网络的训练。它是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异程度。
交叉熵损失在图像网络上周期性地上升和下降的现象可能是由于网络的训练过程中遇到了局部最优解或者学习率设置不合理等原因导致的。
为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
- 调整学习率：适当调整学习率可以帮助网络更好地收敛。可以尝试使用学习率衰减策略，如Step Decay、Exponential Decay等，或者使用自适应学习率算法，如Adam、RMSprop等。
- 使用正则化技术：正则化技术可以帮助减小模型的过拟合程度，提高泛化能力。可以尝试使用L1正则化、L2正则化等方法。
- 数据增强：通过对训练数据进行增强操作，如随机裁剪、旋转、翻转等，可以增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
- 增加训练数据量：增加训练数据量可以帮助网络更好地学习数据的分布特征，提高模型的性能。
- 调整网络结构：尝试调整网络的层数、神经元个数等超参数，以及使用不同的激活函数、优化器等组合，来改善模型的性能。
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我正在使用在Tensorflow中实现的卷积神经网络(cnn)进行图像分割。我有两个类，我使用交叉熵作为损失函数和Adam优化器。我正在用大约150张图片训练这个网络。在训练过程中，我看到了这种周期性的模式，训练损失一直下降到有一对高的值，然后迅速下降到以前的水平。
在验证损失中也可以观察到类似的模式，验证损失会周期性地
浏览 0提问于2018-06-05得票数 0
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我正在用生产的my记录来训练我的移动网络v3。训练损失w.r.t步骤如下所示。X轴单元长度为20k步(由于批量size=128和总共1281167个样品，大约2个时期)。I指数衰减学习率0.01每3个时代有阶梯，损失在前4个时代正常下降。然而，在第四个时代之后，损失在每个时代都会上升和下降。我试过动量优化器(涂成橙色)和rmsprop优化器(涂成蓝色)，也得到了类似的结果。请帮我解
浏览 21提问于2019-08-05得票数 1
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我正在医学数据集上训练3D Unet。我试图在只有一个实例的小数据集上过拟合模型。损失首先下降，但突然上升到一个很高的值。我附上了下面的损失曲线。我在每个卷积层之后添加批归一化和l2正则化。损失函数是加权softmax交叉熵。我想知道为什么损失不能稳定下来。这是否意味着损失函数太平滑了？
浏览 3提问于2019-03-15得票数 2
我正在训练一个具有编码器-解码器架构的完全卷积网络，用于图像分割任务，目前正在使用二进制交叉熵损失进行前景/背景预测。
我试图搜索和阅读关于为什么使用交叉熵损失而不是L1或L2损失的信息。交叉熵损失不能捕获图像的整体布局，而L1和L2考虑了整体图像重建。
浏览 2提问于2019-09-10得票数 0
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我正在训练一个GAN从两个不同的图像域(源S和目标T)执行风格转换。由于我有可用的类信息，所以我有一个额外的Q网络(除了G和D)，它测量为目标域及其标签( LeNet网络)生成的图像的分类结果，并将错误传播到生成器以及使用D。从系统收敛的角度，我注意到D总是从8开始( D网络的损失函数误差)，并略有下降到4.5，G损失函数误差从1开始迅速下降到0.2。D和G的损失
浏览 0提问于2018-09-16得票数 5
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交叉损失与精算的关系
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我正在训练一些CNN的图像分类任务。在一个简单的版本中，这可以很好地工作，但当我让图像变得更难时，我现在遇到了这个现象(我让它在晚上训练)：
在训练过程中，训练交叉点损失下降。此外，在我的测试数据集上，交叉点损失也会下降。我正在进一步测量它的准确性，这是不同的行为。一开始它是上升的，只有再次下降，然后它在0.1和0.3之间摇摆。
浏览 3提问于2017-02-16得票数 0
假设我们训练了一个猫分类网络。它接受图像(作为向量)x并返回\hat{y}\in(0,1)。损失函数是典型的交叉熵函数。难道现在不应该在图像空间上进行梯度下降来获得我们网络认为是猫的“猫图片”的例子吗？
我希望这个过程会给我们一些非常丑陋的东西，而不是像猫一样，但我只是好奇这是否有效。
浏览 0提问于2021-01-16得票数 2
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我正在训练一个由一个CNN和三个GRUs组成的图像字幕的深层网络。训练过程中，模型损失(绝对交叉熵)降低，但当我测量bleu、METEOR、ROUGE、CIDEr和SPICE分数时，损失最大的时期是第一个损失最大的时期。我不明白为什么会发生这种事？如果绝对交叉熵不是自动编码器合适的损失函数，那么我应该使用什么呢？
浏览 0提问于2019-06-11得票数 3
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什么是体重衰减？
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我最近开始学习ML和TensorFlow。在浏览网站上的时，我看到了一段让我有点困惑的段落：
训练网络进行N维分类的常用方法是多项式logistic回归。softmax回归Softmax回归将一个softmax非线性应用于网络的输出，并计算归一化预测和标签的1-热编码之间的交叉熵。对于正则化，我们还将通常的质量衰减损失应用于所有学习变量。模型的目标函数是交叉熵损失和所有这些重量衰减项之和，由<em
浏览 14提问于2017-08-07得票数 2
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目标背景📷导出梯度下降，如图中所示。Typo fixed as in the red in the picture.交叉熵对数损失为- \left [ylog(z) + (1-y)log(1-z) \right ]实现代码，但是它说是不正确的
浏览 0提问于2021-12-07得票数 3
2回答
弄清楚损失和精确曲线
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损失(在这种情况下是交叉熵)和不合理的精确图。下面是一个示例：在这里，我正在CIFAR10上训练一个CIFAR10。最初，这些曲线都很好，很好；这意味着训练和验证损失在减少，准确性也在增加。在120 (其中LR
浏览 0提问于2020-08-19得票数 3
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因此，对于给定的图像，我们做了WX+b。我们得到了一些向量Y，然后将其与所需的标签向量L进行了比较。
如果我上面写的不是胡说八道，我不太明白哪里应用了最小值？
浏览 2提问于2017-01-29得票数 1
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：我在训练的时候得到了这个输出2s/样本量: 0.9703 - dice_coef: 0.0297 - val_loss: 0.9939 - val_dice_coef: 0.0061对5个样本进行验证
我认为这样做的目的是使损失接近于零，但我不明白我得到的1.000 (也许这是我能得到的最坏的损失值)。
浏览 1提问于2020-07-07得票数 0
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我在CIFAR10数据集上使用这个去噪自动编码器的CIFAR10，该数据集已经缩放为0,1。optimizer sigmoid activations for both encoder and decoderBatch size = 50我对正在发生的事情稍有
浏览 4提问于2017-11-01得票数 1
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如何在自己的图像分类数据集上对抗性地训练googlenet模型？ 例如:使用cleverhans库，有批处理要运行攻击的数据是MNIST和CIFAR。我用自己的数据(Googlenet)使用Tensorflow训练了一个图像分类器，现在我想用对抗性的例子来训练模型。我可以用cleverhans库做的任何想法。谢谢。
浏览 15提问于2019-03-18得票数 0
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我正在开发一个深度学习分类器(Keras和Python)，它将时间序列分为三类。我使用的损失函数是标准的分类交叉熵。除此之外，我还有一个在同一模型中学习的注意力地图。我想要的是网络首先达到最大的分类精度，然后开始最小化强度注意力图。出于这个原因，我训练我的模型一次没有正则化，第二次使用正则化。然而，如果正则化参数(lambda)太高，网络就会完全失去准确性，只会最小化注意力，而如果正则化参数太小，网络只关心分类误差，不会最小化注意力，即使准确度已经是最
浏览 4提问于2018-10-01得票数 0
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我在SegNet和SegNet ReLU变体中实现了PyTorch。我现在用它作为概念的证明，但真正困扰我的是网络产生的噪音。与亚当，我似乎得到了轻微的噪音，而与SGD的噪音增加。我可以看到损失下降和交叉评估的准确性上升到98%-99%，但噪音仍然存在。
左边是实际的图像，然后您可以看到掩码，最后是网络的实际输出。我在224x224上使用香草SegNet (同样的内核，大步
浏览 0提问于2020-02-21得票数 3
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我建立了一个深度学习模型，它接受尺寸为250*250*3的图像，并输出62500(250*250)二进制向量，其中包含以0为单位的像素，以表示背景的像素和以像素表示ROI的1s。我的模型是基于DenseNet121的，但是当我在最后一层使用softmax作为激活函数和分类交叉熵损失函数时，损失是nan。什么是我可以在我的模型中使用的最好的丢失和激活函数？二元交叉熵与范畴交叉
浏览 7提问于2017-10-27得票数 5
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我一直在训练神经网络并使用Tensorflow。：训练我的神经网络已经导致交叉熵损失从~170k下降到大约50，这是一个戏剧性的改进。与此同时，我的准确率实际上略有下降:从3%下降到2.9%。这些测试是在训练集上进行的，因此不存在过度
浏览 1提问于2017-07-19得票数 2
1回答
cross\_entropy = nn.CrossEntropyLoss(weight=class\_wts)我的网络的最后几个层如下所示:我可以将最后一层更改为我觉得这会破坏我的网络- 我在linear之后使用D26，因为我将得到0到1之间的值，如果需要的话，我可以使用不同的概率截断。(we
浏览 0提问于2022-03-03得票数 0
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