这就要看seq-to-seq具体实现batch processing的时候是怎么计算loss和graident的啦 RNN Mini-batch的Loss计算 【一句话结论】把维度为[T, B, OV]的logits和维度为[T, B]的label都摊平降低了一个维度变为[T*B, OV]和[T*B],再输入c++代码中同时计算每个timestep的softmax跟cross entropy,得到loss维度是[T*...
batch size=n，取平均值相当于loss = loss * 1/n，和学习率缩小1/n应该是等价的，假设某个连接权...
1.计算量大且无法并行。批量梯度下降能够利用矩阵运算和并行计算来计算Loss,但是SGD每遍历到一个样本就进行梯度计算和参数下降,无法进行有效的并行计算。 2.容易陷入局部最优导致模型准确率下降。因为单个样本的Loss无法代替全局Loss,这样计算出来的梯度方向也会和全局最优的方向存在偏离。但是由于样本数量多,总体的Loss...
2. 各个batch的 loss 有不同是正常的，但如果波动太大，可能说明你的各个 batch 不是 homogeneous 的...
mini-batch的TripleLoss实现(Pytorch) 以前都是直接调用别人的, 但是详细实现没有了解过, 今天自己实现一把。简单来说, 找出batch中每个anchor对应的最大正样本postive和最小负样本nagetive,然后距离max(a-p)和min(a-n)做差即可。 classTripleLoss(nn.Module):def__init__(self, margin=0.3):super(TripleLoss...
1.计算量⼤且⽆法并⾏。批量梯度下降能够利⽤矩阵运算和并⾏计算来计算Loss，但是SGD每遍历到⼀个样本就进⾏梯度计算和参数 下降，⽆法进⾏有效的并⾏计算。2.容易陷⼊局部最优导致模型准确率下降。因为单个样本的Loss⽆法代替全局Loss，这样计算出来的梯度⽅向也会和全局最优的⽅向 存在...
【手推公式】xgboost自定义损失函数(cross entropy/squared log loss)及其一阶导数gradient二阶导数hessian 1306 2 21:00 App 【手推公式】odds(几率)与对数几率(logodds)在logistics regression及xgboost classification中的应用 1615 2 7:07 App 【手推公式】logistic regression 为什么不采用 squared loss作为其损失...
传统的梯度下降,每次梯度下降都是对所有的训练数据进行计算平均梯度,这种梯度下降法叫做full-batch梯度下降法。考虑一种情况,当训练数据量在千万级别时,一次迭代需要等待多长时间,会极大的降低训练速度。 每次训练的使用同一份数据,所以loss的损失函数会是一直下降的,收敛到的是全局最优解。
(loss.item())# 反向传播和优化loss.backward()w.data-=0.01*w.grad.datab.data-=0.01*b.grad.data# 清零梯度w.grad.zero_()b.grad.zero_()# 绘制损失下降曲线plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(losses,label='Loss')plt.xlabel('Iteration')plt.ylabel('Loss')plt.title('Loss Decline Over ...
一.梯度下降 梯度下降就是最简单的用于神经网络当中用于更新参数的用法,计算loss的公式如下: 有了loss function之后,我们立马通过这个loss求解出梯度,并将梯度用于参数theta的更新,如下所示: 这样做之后,我们只需要遍历所有的样本,就可以得到一个最终的参数theta了,这个参数可能是全局最小值,也可能不是,因为很有可....