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loss

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loss
@@@LINK=losse Oxford English Dictionary
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loss
loss/lɔs; ?@ lɔ:s; lɔs/ n1 [U] act, instance or process of losing 丧失; 遗失; 损失 loss of blood, health, prestige, money 丧失血液、 健康、 威信、 钱财 The loss (ie death) of his wife was a great blow to him. 他妻子去世对他打击很大. without (any) loss of time （毫）不失时 a temporary loss of power 暂时失势 The loss of this contract would ... 牛津英汉双解词典
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Hinge loss
Modified Huber loss 是时损失函数的特例，此时 中。 参考文献 机器学习 支持向量机 损失函数 有未审阅翻译的页面 wikipedia.org
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apportionment of loss in Chinese - apportionment of loss meaning in ...
apportionment of loss in Chinese : 亏损分摊…. click for more detailed Chinese translation, meaning, pronunciation and example sentences.
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ACTUAL TOTAL LOSS - ইংরেজী অভিধানে actual total loss এর সংজ্ঞা ও ...
ব্যবহারের উদাহরণ সহ ইংরেজী অভিধানে actual total loss এর মানে। 25টি ভাষায় actual total loss এর প্রতিশব্দ ও actual total loss এর অনুবাদ।.
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深度学习的多个loss如何平衡？
这也是个困扰了我多年的问题： loss = a * loss1 + b * loss2 + c * loss3 怎么设置 a，b，c？ 我的经验是 loss 的尺度一般不太影响性能，除非本来主 loss 是 loss1，但是因为 b，c 设置太大了导致其他 loss 变成了主 loss。 实践上有几个调整方法： 某大佬告诉我，loss 就像菲涅尔透镜，纵使你能设计它的含义，也很难设计它的梯度。所以暴力一轮就躺平了。我个人见解，很多 paper 设计一堆 loss 只是为了让核心故事更完整，未必强过调参。 zhihu
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Love & Loss
《Love & Loss》是香港歌手冯允谦第9张个人唱片，于2022年12月28日推出。 wikipedia.org
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loss apportionment in Chinese - loss apportionment meaning in Chinese ...
loss apportionment in Chinese : :损失分摊…. click for more detailed Chinese translation, meaning, pronunciation and example sentences.
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深度学习的多个loss如何平衡？
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，套进任何方法里都基本会涨点。反正我们在自己的研究中直接用是可以涨的。 zhihu
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premature loss in Chinese - premature loss meaning in Chinese ...
premature loss in Chinese : :过早缺失…. click for more detailed Chinese translation, meaning, pronunciation and example sentences.
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怎么样理解SVM中的hinge-loss？
这个公式就是说 y_i(w·x_i+b) 大于1时loss为0， 否则loss为 1-y_i(w·x_i+b) 。对比感知机的损失函数 [-y_i(w·x_i+b)]_+ 来说，hinge loss不仅要分类正确，而且置信度足够高的时候，损失才为0，对学习有更高的要求。 对比一下感知机损失和hinge loss的图像，明显Hinge loss更加严格 如下图中，点 x_4 被分类正确了，但是它的损失不是0。其实这个道理和SVM中的Margin是一样的，不仅要分类正确，还要使得Margin最大化，所以说hinge loss的另外一种解释。 zhihu
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深度学习的多个loss如何平衡？
其实这是目前深度学习领域被某种程度上忽视了的一个重要问题，在近几年大火的multi-task learning，generative adversarial networks, 等等很多机器学习任务和方法里面都会遇到，很多paper的做法都是暴力调参结果玄学……这里偷偷跟大家分享两个很有趣的研究视角 zhihu
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深度学习的多个loss如何平衡？
于是对于这个 batch 来说，整个 loss = sum(FL(k_i, gamma_i) * loss_i) 在直观上说，这个 FL，当一个任务的 KPI 接近 0 的时候会趋于无限大，使得你的 loss 完全被那个表现不好的 task 给 dominate。 由于整个 loss 里现在也要对 KPI 求导，所以文章里还有一些对于 KPI 求导的推导。 当然我们也说了，KPI 接近 0 时，Loss 会变得很大，所以一开始训练的时候不要用focal loss，要确保网络的权重更新到一定时候再加入 focal loss。 希望大家训练愉快。 zhihu
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深度学习的多个loss如何平衡？
对于多任务的loss，最简单的方式是直接将这两个任务的loss直接相加，得到整体的loss,这种loss计算方式的不合理之处是显而易见的，不同任务loss的量级很有可能不一样，loss直接相加的方式有可能会导致多任务的学习被某个任务所主导或学偏。 相对于loss直接相加的方式，这个loss函数对于每个任务的loss进行加权。这种方式允许我们手动调整每个任务的重要性程度；但是固定的w会一直伴随整个训练周期。 zhihu
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深度学习的多个loss如何平衡？
L = loss1^2 + loss2^2 + loss3^2 思路是：如果某个loss 比较大，那就用大权重（loss 本身）penalize 它。 我自己训练的时候一般这么用，实验结果还挺不错的，偶尔训练结果会好得离谱。 当然，尺度不一样的时候需要scale 一下。 zhihu
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