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  • 今天运行一个机器学习的模型,刚开始得到的损失函数图像一直是下面这样: 反正基本是直的,就挺离谱,弄了好久都不知道为什么。 后面终于弄懂了,原来我的数据x都是在0-1之间的,数值都很小,而我使用的损失函数...
    • 今天运行一个机器学习的模型,刚开始得到的损失函数图像一直是下面这样:在这里插入图片描述
      反正基本是直的,就挺离谱,弄了好久都不知道为什么。

    后面终于弄懂了,原来我的数据x都是在0-1之间的,数值都很小,而我使用的损失函数没有求平均,用的是sum,所以即使梯度下降了,我的整个损失也只有轻微的变化,在图像上就当然看不出来了。

    把损失函数改成mean的形式就好了:
    在这里插入图片描述

    我错了我错了,一开始的图像是因为维度弄错了。

    之后才发现用sum比mean好得多,因为sum每次的梯度下降更快,sum1000步可能就迭代完成了,mean10000步甚至都还没开始收敛。

    MSE不如BCE??!

    今日感想:

    • sum的收敛速度比mean快
    • BCE的收敛速度比MSE快
    • 如果遇到损失函数图像很离谱的,不要慌,一定是迭代次数太少,这次本来要迭代到几万步才有效果,我一开始总是几千步,难怪看不懂这图像。
    • 要检查自己输入模型的维度,不要错。
    • 学习率要从大道小调,这样就能很好地进行判断了。

    我错了我错了 ,mean和sum没有好坏之分,只是配对的学习率不一样而已,顶多就是mean多一次运算。

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  • keras画损失函数图像

    2020-10-21 16:27:36
  • 机器学习之损失函数图像绘制

    万次阅读 2018-07-29 20:49:52
    import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams [' font.sans-serif ']= ['SimHei'] plt.rcParams [' axes.unicode_minus ...('损失函数') plt.show ()
    import numpy as np
    import math
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    x = np.linspace(start=-2, stop=3,num =1001,dtype=np.float)
    logi = np.log(1 + np.exp(-x))/math.log(2)
    boost = np.exp(-x)
    y_01 = x < 0
    y_hinge = 1.0 - x
    y_hinge[y_hinge < 0] = 0
    plt.plot(x, logi, 'r-', mec='k', label='Logistic Loss', lw=2)
    plt.plot(x, y_01, 'g-', mec='k', label='0/1 Loss', lw=2)
    plt.plot(x, y_hinge, 'b-',mec='k', label='Hinge Loss', lw=2)
    plt.plot(x, boost, 'm--',mec='k', label='Adaboost Loss',lw=2)
    plt.grid(True, ls='--')
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.title('损失函数')
    plt.show()
    展开全文
  • 1.代码 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np w = np.linspace(-1.15,1.15,10000) Loss = (w**8-1)**2 plt.plot(w,Loss,label='9 layers NN') plt.xlabel('w') plt.ylabel('Loss') plt....图像结果

    1.代码

    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np 
    w = np.linspace(-1.15,1.15,10000)
    Loss = (w**8-1)**2
    plt.plot(w,Loss,label='9 layers NN')
    plt.xlabel('w')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend(loc='best') 
    plt.text(-0.5,3,r"$Loss=(w^8 - 1)^2$",fontsize=20,color="red")
    plt.show()
    

    2.图像结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 图像结果 补充教程: https://www.runoob.com/w3cnote/matplotlib-tutorial.html import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) C,S = np.cos(X), np....
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