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

ctr预估是工业界做推荐、广告等的基本问题，下面以熟悉的推荐场景为例，目标是提高abtest的线上指标，时长、互动和留存，反应到ctr模型的评估指标，可以是auc，logloss，ngcd等，auc反映了模型区分正负例的能力，auc提高不一定对应到线上指标提示，可能只是对item的预估分更准 ...

均方误差（Mean Square Error,MSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺 ...

记得之前对深度学习中得loss输出，经常自己会将输出流重新定向到一个文件中， 比如 对于caffe这种c++框架而言，用输出流重定向的方法是比较妥的，但是这样输出会有一个问题，比如，出了文件中print特定格式得loss之外， 你进行debug的时候，想print一些东西 ...

1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练 ...

参见知乎问题！ https://www.zhihu.com/question/275774218 很多框架都会有一个问题，当卷积 weight NaN 之后，卷积的 output 会 ...

loss是训练集的损失值，val_loss是测试集的损失值 以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结： 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 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合 ...

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑，原来是自己还没有弄清楚。 给出实例 首先这样一次训练称为一个epoch，样本总数/batchsize是走完一个epoch所需的“步数”，相对应的，len(train_loader.dataset)也就是样本总数，len ...