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分析loss曲线意义,干燥曲线分析各部分的理论意义

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Tensorboard的lossfunction曲线为什么有多条线:(1) helphinge loss可以用来获取相关信息 。不同的是，logisticloss用于logistic回归 ， 如何求净损失的载重量loss？1 .载重量loss不能直接转化为净亏损 。

1、深度学习训练集的损失 曲线收敛很快而且验证集不下降是什么原因导致的...请检查测试集和训练集之间是否存在巨大差异 。一般来说 ， 要求trainingset和testingset的数据分布差不多，不能相差太大 。请通过可视化数据来检查它 。如果是图片 ， 检查图片是否异常 。然后调整模块 。我建议彻底摆脱退学，先试一试 。那么一些常见的错误 ， 比如在求值时忘记将batchnorm和dropout layers设置为evalmode，也可能会产生意想不到的错误效果 。

2、怎么从通俗 意义上理解逻辑回归的损失函数这两种方法都是常见的分类算法 。从目标函数来看，不同的是logisticloss用于logistic回归 ， hinge loss用于SVM 。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，降低与分类关系不大的数据点的权重 。有一些不同 。对象中有两种函数:有返回值的函数和没有返回值的函数 。

3、在训练时,accuracy不变, loss一直在降低是什么原因穿越时，网络的表现刚刚好，训练后可能会过拟合 。在训练过程中绘制精度和loss 曲线更直观的观察网络训练的状态，从而更好的优化网络训练 。主要介绍基于caffe框架训练网络时，如何利用caffe提供的一些实用工具包绘制曲线 。步骤1:保存日志文件 。在训练过程中，将终端的输出保存为日志文件 。请注意，文件的后缀必须是 。日志 。

咖啡培训期间的准确度如下:1 .记录训练日志 ， 并在训练期间向命令添加一行参数 。日志记录glog _ logtostdderr0 glog _ log _ dir/home/刘芸/caffe/models/AAA/A12/log/\/home/刘芸/caffe/build/tools/caffetrainsolverexamples/AAA/solver 。prototextweights 。/models/bvlc _ reference _ caffeinet/bvlc _ reference _ caffeinet 。caffeinet模型，这里的目录改为自己系统的目录，这样训练结束后，每次训练的日志都会生成在Log文件夹中 。

4、...告诉供给 曲线和需求 曲线了,怎么求deadweight loss净损失?1 。死重loss不能直接翻译成净损失，一般称之为无所谓损失或社会净损失 。直接说就是净亏损，容易和会计里的东西混淆 。2.假设均衡价格是P1，均衡产量是Q1 。这时，产品的价值就是生产该产品的边际成本；由于税收等原因，供给曲线会向左偏移，导致消费者只消费Q个产品 ， 但他们增加消费一个单位产品的价值>增加生产一个单位产品的边际成本 。需求曲线和成本曲线之间有差距 。

5、SigmodLoss相关总结 1 。sigmoid函数的应用背景:它是原本用于分类的线性模型(它是由属性的线性组合预测的函数，概率值是连续值 。所以可以用线性模型来拟合概率值，但是概率值的范围是，线性模型的结果值是负无穷大到正无穷大 。因此，需要有一个函数来映射模型在范围内的输出值 。首先我想到了用阶跃函数(分段函数) ， 所以我用了sigmoid函数 。

每个样本都包含多个属性]，w权重表达了样本中各个属性在预测中的重要性，b偏置表达了从物理世界到数据表达中存在的不确定性 ， 比如某些噪声无法通过数据表征出来），模型的最终目的是为了找到这样的一条直线（平面）将空间中的样本点进行分类 。
【分析loss曲线意义,干燥曲线分析各部分的理论意义】为解决这个问题就引入了条件概率的使用：:当x取某值时，y1的概率 ， 概率取值范围是[0解析:(1)可以使用helphinge loss获取相关信息 。(2)MATLAB有大量的函数，都可以用help命令获取相关信息，(3)因为是英语，有些人可能不适应 。不过，习惯就好了，例子会给出数学表达式或者类似的东西 。一般来说，即使不懂英语，也能看懂七七八八，因为tensorboard将加载目录下的所有事件文件 ， 所以在重新运行程序之前，请删除所有以前的事件文件 。

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