pytorch訓練過程中Loss的保存與讀取、繪制Loss圖
在訓練神經網絡的過程中往往要定時記錄Loss的值，以便查看訓練過程和方便調參。一般可以借助tensorboard等工具實時地可視化Loss情況，也可以手寫實時繪制Loss的函數。基於自己的需要，我要將每次訓練之后的Loss保存到文件夾中之后再統一整理，因此這里總結兩種保存loss到文件的方法 ...
原文：預測問題中，lstm在訓練過程中，loss對於測試集中誤差的影響
問題定義 時間序列預測問題，用歷史數據，來預測未來數據 誤差衡量標准 RMSE 網絡結構 lstm單層網絡結構 輸出層為一個神經元 訓練過程 loss函數采用MSE epoch 實驗結果 四次測試結果如下： lstm: . ，loss . lstm: . ，loss . lstm: . ，loss . lstm: . ，loss . 討論 loss接近時，表現出完全不同的誤差RMSE。可以用什么 ...
2019-02-18 16:06 0 2030 推薦指數：
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損失函數是通過keras已經封裝好的函數進行的線性組合, 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,不是一個數字。 1、梯度爆炸 一般loss的相關量是w——> w的相關量（更新方式）是梯度——>和梯度有關 原因：在學習過程中，梯度變得非常大，使得學習的過程偏離了正常的軌跡。 症狀：觀察輸出日志(runtime log)中每次迭代 ...
Pytorch 訓練過程中出現的問題
each element in list of batch should be of equal size 代碼中這部分表示自定義DataLoader的時候再__getitem__() 的時候輸出的list長度不一致, 這里如果是bbox本來就輸出多個不同數量的結果可以嘗試自己自定義 ...
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關於LSTM的輸入和訓練過程的理解
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