看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一 …

深度学习的loss一般收敛到多少？ 计算机视觉的图像L2损失函数，一般收敛到多少时，效果就不错了呢？ 显示全部 关注者 111

上图就是一个很典型的过拟合现象，训练集的 loss 已经降到0了，但是验证集的 loss 一直在上升，因此这不是一个很好的模型，因为它太过拟合了。 如果我们非要用这个模型，应该在5~10 …

类似的Loss函数还有IoU Loss。 如果说DiceLoss是一种 区域面积匹配度 去监督网络学习目标的话，那么我们也可以使用 边界匹配度去监督网络的Boundary Loss。 我们只对边界上的像素进 …

loss 的具体形式取决于机器学习任务的类型。 例如，在回归问题中，常用的 loss 函数包括平方损失、绝对损失和对数损失；在分类问题中，常用的 loss 函数包括交叉熵损失和 Hinge 损失。

Focal Loss focal loss出于论文Focal Loss for Dense Object Detection，主要是为了解决one-stage目标检测算法中正负样本比例严重失衡的问题，降低了大量简单负样本在训练中所占的 …

Tensorflow实现了两种常用与word2vec的loss，sampled softmax和NCE，这两种loss本身可以用于任意分类问题。 之前一直不太懂这两种方法，感觉高深莫测，正好最近搞懂了，借tensorflow …

在正常的训练过程中，actor_loss和critic_loss的减小趋势表明模型在不断学习和优化。 若在训练过程中发现actor_loss持续增大，这可能意味着Actor未能有效学习到优化策略，或者Critic的反馈 …

多个loss引入 pareto优化理论，基本都可以涨点的。 例子： Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 可以写一个通用的class用来优化一个多loss的损失函数，套进任何方法 …

Loss 计算包括 2 个分支：分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。 yolov8采用VFL Loss作为分类损失，同时使用DFL Loss 和CIOU Loss作为回归损失。