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沙龙
1
回答
在
迁移
学习
中将
小
损失
最小化
到
零
损失
deep-learning
、
transfer-learning
我之所以问这个问题,是因为我注意
到
,
在
比赛中,人们倾向于将
损失
降至0。我有一个“图像二进制分类”的问题,我已经通过一个“从
零
开始训练”的
迁移
学习
模型实现了binary_crossentropy_loss
到
0.003。我如何才能进一步将其减少
到
0?
浏览 28
提问于2020-10-08
得票数 0
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1
回答
TensorFlow模型
损失
的近似周期性跳跃
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
conv-neural-network
我正在使用tensorflow.keras来训练CNN来解决图像识别问题,使用Adam
最小化
来
最小化
自定义
损失
(一些代码
在
问题的底部)。然而,当绘制不同训练集分数的
损失
与训练次数的关系图时,我注意
到
损失
函数中存在大约周期性的峰值,如下图所示。在这里,不同的行显示了不同的训练集大小作为我的总数据集的一部分。直觉上,我会将这种行为与跳出局部最小值的
最小化
联系起来,但我
在
TensorFlow/CNNs方面经验不足,无法知道这是否是
浏览 19
提问于2020-05-20
得票数 2
1
回答
损失
和正则化推理
machine-learning
、
regularization
、
matrix-factorisation
、
embeddings
批处理
损失
函数: 📷我应该从正规化
损失
上升中推断出什么?模型不能利用当前嵌入的大小捕获底层信息,或者正则化
损失<
浏览 0
提问于2019-01-18
得票数 2
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2
回答
关于正/负值的拆分列?
python
、
pandas
所以我遇到了另一个恼人的小问题,这是我
学习
python的第一步中的另一个障碍。数据。
浏览 1
提问于2016-11-20
得票数 1
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1
回答
元音wabbit输出中“最佳常数
损失
”的概念及教程中规定的经验法则
vowpalwabbit
最佳常数和最佳常数的
损失
只有
在
使用平方
损失
时才能工作。平方
损失
是Vowpal Wabbit默认值。它们计算最佳常数的预测器和最佳常数预测器的
损失
。基于这一背景,我有两个相关问题: 是基于线性回归中
零
模型
损失
的最佳常数
损失
?是“平均
损失
”不优于适用于所有
损失
函数的“最佳常数
损失
”的一般经验规则(因为声明中确实
浏览 5
提问于2020-02-17
得票数 1
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1
回答
PyTorch反向繁殖与自分化
regression
、
pytorch
、
python-3.7
、
backpropagation
、
autodiff
我
在
文章末尾以json格式提供数据集,以保证可再现性。
浏览 2
提问于2020-01-14
得票数 1
1
回答
为什么
学习
速度会导致我的神经网络的权重猛增?
machine-learning
、
python
、
tensorflow
、
optimization
、
gradient-descent
我正在使用tensorflow编写一些简单的神经网络进行一些研究,我
在
训练过程中遇到了许多关于“nan”权重的问题。我尝试了许多不同的解决方案,如更改优化器、更改
损失
、数据大小等,但都没有效果。最后,我注意
到
学习
率的变化使我的体重发生了难以置信的变化。 使用.001的
学习
速率(我认为这是相当保守的),
最小化
函数实际上会以指数方式增加
损失
。
在
经历了一个时代之后,
损失
可能从成千上万的数字跃升到一万亿,然后到无穷大('nan
浏览 0
提问于2016-12-27
得票数 11
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5
回答
哪种
损失
函数和度量用于具有非常高的阴性与阳性比率的多标签分类?
python
、
machine-learning
、
keras
、
multilabel-classification
、
vgg-net
我
在
Keras中使用
迁移
学习
,重新训练vgg-19模型的最后几层。我使用的是深度时尚数据集。 那么,我可以使用哪些指标和
损失
函数来正确地测量我的模型呢?
浏览 1
提问于2019-12-15
得票数 12
1
回答
多任务
学习
:训练神经网络,使其具有两个类的不同
损失
函数?
python
、
tensorflow
、
keras
我有一个具有两个
损失
函数的神经网络,一个是两个类别的二进制交叉熵,另一个是回归。现在,我希望只评估class_2的回归
损失
,并为class_1返回0,因为回归的功能对class_1没有意义。仅在class_1数据上单独训练它是不起作用的,因为我得到了nan
损失
。有更优雅的方法可以将
损失
定义为一半数据集为0,另一半为mean_square_loss吗?
浏览 1
提问于2018-01-23
得票数 0
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1
回答
千层面-为什么验证
损失
突出绿色?
python
、
neural-network
、
lasagne
我正在运行MNIST神经网络示例,
在
训练分类器时,验证
损失
列(和训练
损失
)有一些绿色突出显示的值。如果我的
学习
率是0.01,所有的都是绿色的,但是如果我把它提高
到
0.1,其中只有一半是突出显示的。
浏览 3
提问于2017-03-09
得票数 2
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6
回答
是否可以为逻辑回归定义自己的成本函数?
machine-learning
、
data-mining
、
regression
在
最小二乘模型中,成本函数被定义为预测值与实际值之差的平方,作为输入的函数。
浏览 2
提问于2012-08-28
得票数 22
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2
回答
Logistic回归与SVM
machine-learning
、
logistic-regression
、
svm
在
吴家富的机器
学习
课程之后,他解释了如何修改logistic回归以获得支持向量机算法。首先,他用铰链
损失
代替(近似)交叉熵
损失
,如下图所示:然后去掉\frac{1}{m}系数,将整个成本函数除以正则化参数\lambda,从而导致σ(C=\frac{1}{\lambda})后面的参数生成的成本函数如下图所示,这是支持向量机的
最小化
目标:随后,他指出,通过选择参数C的一个很大的值,支持向量机将成为一个大的边缘分类器。
在
logistic回归中,参数C的大值等于选择参数\lambda
浏览 0
提问于2020-03-12
得票数 3
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1
回答
在
Keras问题上实施暹罗网络
python
、
deep-learning
、
keras
、
lstm
4.11719829e-03,-2.41167075e-03,-1.14026833e-02,2.49683785e+00,-9.19752941e-03,-2.37324722e-02,.] t1与t11几乎相同,
在
t2
浏览 2
提问于2016-11-09
得票数 1
1
回答
优化Tensorflow
学习
率
python
、
tensorflow
、
rate
如何动态地找到最佳
学习
率和衰减率? 像tf.train.exponential_decay这样的函数不能根据不同的情况动态改变,因为起始率和衰减率是预先定义的。
浏览 1
提问于2017-05-08
得票数 1
2
回答
神经网络的准确性和
损失
保证?
machine-learning
、
neural-network
我在这个问题上已经被困了很长一段时间了,我无法真正激励我的答案,因为它一直
在
提到保证,有人能解释一下我们
在
神经网络中可以得到什么样的保证吗?
损失
函数是交叉熵.我们有很多训练案例,我们总是使用误差反向传播算法,根据整个训练集计算我们的权重更新。我们使用的
学习
率对于所有实际目的来说都是足够
小
的,但并不是太小以至于网络不
学习
。当权值更新为
零
时,我们就停止。对于以下每一个问题,请回答“是”或“否”,并简要解释。这种DNN配置是否允许权重
最小化
浏览 0
提问于2017-01-13
得票数 5
回答已采纳
4
回答
验证
损失
不增加
deep-learning
、
image-classification
、
image
我
在
20个样本上训练它过适应,现在理论上训练
损失
应该减少,验证
损失
应该增加。因为模特不应该学任何东西,但我的火车和瓦尔
损失
都在减少。验证的准确性也遵循一种非随机的模式,
在
20个样本上过度拟合时,我对性能期望的断言是真的吗?我的训练循环/数据加载过程有问题吗? 📷
浏览 0
提问于2022-08-15
得票数 0
2
回答
在
tensorflow中针对特定的度量进行优化
python
、
tensorflow
、
machine-learning
如果我只想把重点放在最大化分类器的F-得分上,那么
在
tensorflow中是否可以这样做?tf.train.get_or_create_global_step(), decay_rate=0.96))) 我正在努力优化我的分类器,特别是
在
获得更好的
在
检查日志中的指标时,我发现precision、recall和accuracy的行为非常不稳定。尽管增加了培训步骤的数量,但没有明显改善。
浏览 0
提问于2018-09-17
得票数 5
回答已采纳
2
回答
Tensorflow exp limit to max而不是infinity?
tensorflow
我使用的
损失
函数中有一个exp项,它将
损失
放大
到
无穷大,然后导致梯度变为NaNs……目前有没有办法处理这个问题?
浏览 3
提问于2017-10-03
得票数 2
2
回答
理解强化
损失
reinforcement-learning
、
loss-function
、
mathematics
在
增强算法中使用的
损失
使我感到困惑。loss = -m.log_prob(action) * rewardp(a1) = p(a2) 然后loss(a1) < loss(a
浏览 0
提问于2019-08-07
得票数 3
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2
回答
为什么我们使用RMSE而不是平均残差作为模型的评价标准?
machine-learning
、
statistics
通常,我们使用RMSE来评估模型的性能。我很好奇,为什么我们用平均残值来代替RMSE?[]()这里提到的平均剩余是:我们有三个样品:0 1 2所以平均残差是[]()那么这两个值之间有什么区别呢?
浏览 0
提问于2017-05-06
得票数 0
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