LR为什么不可以用MSE作为损失函数 原因总结: MSE 会有梯度消失现象 MSE 的导数非凸函数,求解最优解困难 证明: 1. 梯度消失公式证明: 令 ,记为 。 只关注其中单项的公式,并简化可得: 可见, 当 h 趋近于 0 时或者趋近于 1 时,该 Loss 的导数都会趋近为 0,从而造成梯度消失现象。 2. 非凸函数公式证明 ...
建议换网络结构更改batch size意义不大，而lr的话，这个很敏感，需要好好琢磨lr的快慢。
ETA,LR和loss是机器学习和优化算法中的三个重要指标。 ETA代表预计到达时间,它表示完成一个过程或任务所需的预计时间。在机器学习的背景下,ETA通常用于监控模型训练的进度。它提供了训练过程完成所需的剩余时间的估计。对于训练大型模型或数据集特别有用,因为它允许用户相应地规划时间并高效管理资源。 LR代表学习率,它...
However, it was unclear whether loss of LR11 could be a proximal event in the Alzheimer's disease cascade or simply a downstream consequence of pathological changes in brain. In this dissertation, I directly examine whether LR11 protein expression is influenced by Aβ accumulation in brain, and...
在epoch超过阈值的前提下,lr∗lossCoeff∗epochlr∗lossCoeff∗epoch的值也超过一定的阈值,才能使得训练结束后模型收敛。 fromtqdmimporttqdm data1 = torch.nn.Parameter(torch.randn(3,2048)) data2 = torch.ones(3,2048) epoch =150lr =1lossCoeff =10foriintqdm(range(epoch)):try: data1.grad.ze...
LR的损失函数为hingeloss(或者说是逻辑损失都可以)、而SVM的损失函数为Log损失。 A、正确 B、错误 查看答案
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info 使用PPO进行全参数训练时设置了cosine lr scheduler,但是打印出来的learning rate一直不变。观察到训练过程中loss在前10步先下降,之后持续增大,检查了sft和reward model没有问题。 Repro
基于13B的LLAMA模型,70w的数据,4个GPU进行fine-tune,epoch=1~3,但是每次记录的loss特别大,最开始的lr却是0,而eval_loss却是Nan batch_size=256; micro_batch_size=8; eval_steps=200; save_steps=200; test_size = 10000; @alisyzhu当然是不正常的,llama已经训练的很好了,loss一般在1附近 ...
使用lr_scheduler.ReduceLROnPlateau还需要loss.backwards吗？需要。lr_scheduler.ReduceLROnPlateau只是一个...
Human genetic variants predicted to cause loss-of-function of protein-coding genes (pLoF variants) provide natural in vivo models of human gene inactivation and can be valuable indicators of gene function and the potential toxicity of therapeutic inhibit