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請問如何解決神經網絡訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題？

請問如何解決神經網絡訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題？
2023-04-07
在神經網絡的訓練過程中，我們通常會把數據集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用于訓練模型，而驗證集則用于評估模型的性能。在實際操作中，有時候我們會遇到訓練集和驗證集的損失(loss)、準確率(acc)差別過大的情況 ...

神經網絡訓練的時候Loss是不是一定要收斂到0？

神經網絡訓練的時候Loss是不是一定要收斂到0？
2023-04-07
神經網絡訓練是一種基于反向傳播算法的優化過程，旨在通過調整模型參數來最小化損失函數的值，從而使得模型能夠更好地擬合訓練數據并具備良好的泛化性能。在這個過程中，我們通常會關注訓練過程中的損失函數值（或 ...

使用pytorch 訓練一個二分類器，訓練集的準確率不斷提高，但是驗證集的準確率卻波動很大，這是為啥？

使用pytorch 訓練一個二分類器，訓練集的準確率不斷提高，但是驗證集的準確率卻波動很大，這是為啥？
2023-04-07
當我們訓練機器學習模型時，我們通常會將數據集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用來訓練模型參數，而驗證集則用于評估模型的性能和泛化能力。在訓練過程中，我們經常會觀察到訓練集的準確率持續提高，但是驗證集的準 ...

pytorch里如何使用logger保存訓練參數日志？

pytorch里如何使用logger保存訓練參數日志？
2023-04-07
PyTorch 是一種廣泛使用的深度學習框架，它提供了許多工具來幫助用戶跟蹤和記錄他們的訓練過程。其中一個非常有用的工具是日志記錄器（logger），它可以幫助用戶保存訓練參數日志，以便隨時追蹤和分析模型性能。 ...

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結果不一樣？

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結果不一樣？
2023-04-03
LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一種特殊的循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN），其能夠處理序列數據并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓練好的LSTM模型在使用時，每次輸出的結果可能 ...

神經網絡loss值很小，但實際預測結果差很大，有什么原因？

神經網絡loss值很小，但實際預測結果差很大，有什么原因？
2023-04-03
神經網絡是一種模擬人類神經系統運作的計算模型，可以完成很多復雜的任務，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓練神經網絡時，最重要的指標是損失函數（loss function），用于衡量模型預測結果與真實值之 ...

神經網絡訓練結果不穩定可能是什么原因？有什么解決辦法？

神經網絡訓練結果不穩定可能是什么原因？有什么解決辦法？
2023-04-03
神經網絡是一種強大的機器學習模型，可用于各種任務。然而，在訓練神經網絡時，我們可能會遇到結果不穩定的情況，這意味著在同樣的數據集和超參數下，神經網絡的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經網絡訓練結 ...

卷積神經網絡訓練時loss突然增大是什么原因？

卷積神經網絡訓練時loss突然增大是什么原因？
2023-03-30
卷積神經網絡（CNN）是一種常用的深度學習模型，廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域。在訓練CNN時，我們通常使用反向傳播算法來更新網絡參數，并通過監控損失函數的變化來評估模型的性能。在訓練 ...

Pytorch里面多任務Loss是加起來還是分別backward？

Pytorch里面多任務Loss是加起來還是分別backward？
2023-03-22
在PyTorch中，多任務學習是一種廣泛使用的技術。它允許我們訓練一個模型，使其同時預測多個不同的輸出。這些輸出可以是不同的分類、回歸或者其他形式的任務。在實現多任務學習時，最重要的問題之一是如何計算損失 ...
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