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深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
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作为一个evaluation metrics。 但是就像知乎er们经常说的黑话一样，先问是不是，再问是什么。

深度学习中loss和accuracy的关系? - 知乎
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。 accuracy 是指模型的准确率，即模型预测结果与真实结果的匹配度。

求通俗易懂解释下nce loss？ - 知乎
选择哪种Loss? NCE Loss和Sampled Softmax Loss在召回中都有广泛运用. 从word2vec派生出来的算法，如Airbnb和阿里的EGES召回，都使用的是NCE Loss。准确一点说，是NCE的简化版，NEG Loss。尽管NEG Loss在理论上无法等价原始的超大规模softmax，但是不妨碍学习出高质量的embedding。

有哪些「魔改」loss函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ - 知乎
回答下正题，loss function还是很容易改的，有次我需要更改我的mini batch的loss 权重，就可以使用pytorch 的reduce功能，得到矩阵以后，直接加权。效果还不错。当然我这个和focal loss并不是一类问题。 感觉还是根据自己的需要去更改自己的loss才最好。

深度学习当中train loss和valid loss之间的关系？ - 知乎
val loss是在验证集上的损失，衡量的是在未见过数据上的拟合能力，也可以说是泛化能力。 模型的真正效果应该用val loss来衡量。 你说到的train loss下降到一个点以后不再下降，是因为在你目前的超参数的设置下，损失函数已经得到局部最优解无法跳出或者最优野 ...

请教一个问题，训练网络时loss为什么要写成running_loss += loss.item()？
请教一个问题，训练网络时loss为什么要写成running_loss += loss.item()？ print的时候显示的时候也并不是叠加，running_loss和loss.item()的值始终保持一致，但是为什么要写成+=呢，我之前搜到用loss…

神经网络模型train_loss下降，val_loss一直上升是什么原因？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...

怎么样理解SVM中的hinge-loss？ - 知乎
换用其他的Loss函数的话，SVM就不再是SVM了。 正是因为HingeLoss的零区域对应的正是非支持向量的普通样本，从而所有的普通样本都不参与最终超平面的决定，这才是支持向量机最大的优势所在，对训练样本数目的依赖大大减少，而且提高了训练效率。

深度网络loss除以10和学习率除以10是不是等价的？ - 知乎
此时，将loss乘以尺度 s ，等价于将学习率乘以尺度 s 。 3. Momentum SGD：等价. 沿用上述Adam算法中的符号，Momentum SGD的梯度更新为 \theta_t = \theta_{t-1} - \alpha m_t \\ 当loss乘以尺度 s 时，loss的梯度 g_t 被扩大了 s 倍，由于 m_t 是 g_t 的累加，那么， m_t 会被扩大 s 倍 ...

究竟什么是损失函数 loss function? - 知乎
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比重，可理解为是一种困难样本挖掘。focal loss是在交叉熵损失函数上修改的。具体改进：