self.num=self.num+1 val_loss=logs.get('loss') # print(1111) val_loss_summary = tf.Summary() val_loss_summary_value = val_loss_summary.value.add() val_loss_summary_value.simple_value = val_loss val_loss_summary_value.tag = 'loss' self.val_writer.add_summary(val_loss_summary, sel...
飞狗：loss问题汇总（不收敛、震荡、nan）
更简单直接的理解就是, Iteration 0, loss = 0.693502,代表的是没有迭代时的loss, Iteration 1, loss =~~代表的是第一次迭代时的loss,也就是第一个batchsize个训练数据的loss,同理,第50次代表50个batchsize个训练数据的loss。
分析：如果确认和batch_size有关系的话，那么大概率是计算loss时对batch中各个样本的loss取sum而不是取...
在深度学习的学习过程中,模型性能对batchsize虽然没有学习率那么敏感,但是在进一步提升模型性能时,batch_size就会成为一个非常关键的参数。 batch_size对精度和损失的影响研究。 batch_size = [,32,64,128,256] 不同batch_size下的训练精度曲线; 不同batch_size下的训练Loss曲线; ...
在深度学习的学习过程中,模型性能对batchsize虽然没有学习率那么敏感,但是在进一步提升模型性能时,batch_size就会成为一个非常关键的参数。 batch_size对精度和损失的影响研究。 batch_size = [,32,64,128,256] 不同batch_size下的训练精度曲线; 不同batch_size下的...
不同的batch_size对训练集和验证集的影响 1 问题 我们知道,不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好,loss越好。还是batch_size越小我们得到的精度越好,loss越好呢? 2 方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究,我们需要在图像中...
实际情况是:比较大的batch size,你算loss,进而算gradient的时间不一定比小的batch size要长。如下图2所示是在V100上测试得到的MNIST数据集上bs=1到1000的时间,几乎是一样的。直觉上1000笔资料计算gradient的时间是1笔资料的1000倍,但是实际上呢,因为GPU平行计算的缘故,这个时间是十分接近的。
我们知道,不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好,loss越好。还是batch_size越小我们得到的精度越好,loss越好呢? 2方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究,我们需要在图像中...