pytorch训练过程中Loss的保存与读取、绘制Loss图
在训练神经网络的过程中往往要定时记录Loss的值，以便查看训练过程和方便调参。一般可以借助tensorboard等工具实时地可视化Loss情况，也可以手写实时绘制Loss的函数。基于自己的需要，我要将每次训练之后的Loss保存到文件夹中之后再统一整理，因此这里总结两种保存loss到文件的方法 ...
原文：预测问题中，lstm在训练过程中，loss对于测试集中误差的影响
问题定义 时间序列预测问题，用历史数据，来预测未来数据 误差衡量标准 RMSE 网络结构 lstm单层网络结构 输出层为一个神经元 训练过程 loss函数采用MSE epoch 实验结果 四次测试结果如下： lstm: . ，loss . lstm: . ，loss . lstm: . ，loss . lstm: . ，loss . 讨论 loss接近时，表现出完全不同的误差RMSE。可以用什么 ...
2019-02-18 16:06 0 2030 推荐指数：
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损失函数是通过keras已经封装好的函数进行的线性组合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_er ...
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NaN的意思是not a number,不是一个数字。 1、梯度爆炸 一般loss的相关量是w——> w的相关量（更新方式）是梯度——>和梯度有关 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代 ...
Pytorch 训练过程中出现的问题
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关于LSTM的输入和训练过程的理解
1.训练的话一般一批一批训练，即让batch_size 个样本同时训练； 2.每个样本又包含从该样本往后的连续seq_len个样本（如seq_len=15）,seq_len也就是LSTM中cell的个数； 3.每个样本又包含inpute_dim个维度的特征（如input_dim ...