loss：訓練集損失值 accuracy:訓練集准確率 val_loss:測試集損失值 val_accruacy:測試集准確率 以下5種情況可供參考： train loss 不斷下降，test loss不斷下降，說明網絡仍在學習;（最好的） train loss 不斷 ...

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

plot accuracy + loss 詳情可見：http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存訓練輸出到log 並繪制accuracy loss曲線： 之前已經編譯了matcaffe 和 pycaffe，caffe中其實已經自帶 ...

以分類任務為例, 假設要將樣本分為\(n\)個類別. 先考慮單個樣本\((X, z)\). 將標題\(z\)轉化為一個\(n\)維列向量\(y = (y_1, \dots y_k, \dots, ...

Caffe---Pycaffe 繪制loss和accuracy曲線 　　《Caffe自帶工具包---繪制loss和accuracy曲線》：可以看出使用caffe自帶的工具包繪制loss曲線和accuracy曲線十分的方便簡單，而這種方法看起來貌似只能分開繪制曲線，無法將兩種曲線繪制在一張圖上 ...

寫了一段代碼如下： 在loss.backward()處分別更換為loss1.backward()和loss2.backward()，觀察fc2和fc3層的參數變化。 得出的結論為：loss2只影響fc3的參數，loss1只影響fc2的參數。 （粗略分析，拋磚引玉） ...

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： http://www.voidcn.com/article/p-rtzqgqkz-bpg.html 最近看了下 PyTorch 的損失函數文檔，整理了下自己的理解，重新格式化了公式如下，以便以后查閱。 注意下面的損失函數都是在單個樣本上計算 ...