loss：训练集损失值 accuracy:训练集准确率 val_loss:测试集损失值 val_accruacy:测试集准确率 以下5种情况可供参考： train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） train loss 不断 ...

import re import pylab as pl import numpy as np if __name__=="__main__": accuracys=[] loss ...

plot accuracy + loss 详情可见：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线： 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe，caffe中其实已经自带 ...

以分类任务为例, 假设要将样本分为\(n\)个类别. 先考虑单个样本\((X, z)\). 将标题\(z\)转化为一个\(n\)维列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, ...

Caffe---Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 　　《Caffe自带工具包---绘制loss和accuracy曲线》：可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单，而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线，无法将两种曲线绘制在一张图上 ...

写了一段代码如下： 在loss.backward()处分别更换为loss1.backward()和loss2.backward()，观察fc2和fc3层的参数变化。 得出的结论为：loss2只影响fc3的参数，loss1只影响fc2的参数。 （粗略分析，抛砖引玉） ...

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： http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的损失函数文档，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查阅。 注意下面的损失函数都是在单个样本上计算 ...