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2018年9月14日 · 回答下正题,loss function还是很容易改的,有次我需要更改我的mini batch的loss 权重,就可以使用pytorch 的reduce功能,得到矩阵以后,直接加权。效果还不错。当然我这个和focal loss并不是一类问题。感觉还是根据自己的需要去更改自己的loss才最好。
看题主的意思,应该是想问,如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话,当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能,也就是将loss作为一个evaluation metrics。但是就像知乎er们经常说的黑话一样,先问是不是,再问
如何有效设计机器学习损失函数? 我们面对特定问题会有特定的损失函数.但大部分可能是难以求解或者难以优化的.我们需要有一套损失函数组件,以及一套组合规则,来满足日常大多数的建模设计.然… 显示全部 . 关注者. 260. 被浏览. 86,241. 关注问题. 写回答. 邀请回答. 好问题 18. 添加评论. 分享. 20 个回答. 默认排序. 刍狗. 关注. 70 人赞同了该回答. 在搜广推相关业务中,除了 ctr、 cvr 这类常规的二分类任务,还存在着预估 stay_duration、LTV、ECPM、GMV 等一系列回归任务.
loss = a * loss1 + b * loss2 + c * loss3 怎么设置 a,b,c?. 我的经验是 loss 的尺度一般不太影响性能,除非本来主 loss 是 loss1,但是因为 b,c 设置太大了导致其他 loss 变成了主 loss。. 实践上有几个调整方法:. 手动把所有 loss 放缩到差不多的尺度,设 a = 1,b 和 c 取 10^k ...
(根据单任务的收敛时候的loss梯度去确定multi-task训练中不同任务的权重。) 因为loss的梯度在训练中通常会变小(这里用通常是因为一般mean square error等loss是这样, 其他有的Loss并不是。
一般来讲这种问题是因为 loss 没有根据数据大小进行归一化(即图片的长乘以宽),loss 的物理意义是总损失函数,而不是像素平均损失函数,一般这种情况下的优化器学习率都会比较小。
原始的L1 loss和L2 loss都有缺陷,比如L1 loss的最大问题是梯度不平滑,而L2 loss的最大问题是容易梯度爆炸,所以研究者们对其提出了很多的改进。 在faster rcnn框架中,使用了smooth L1 loss来综合L1与L2 loss的优点,定义如下: