1. 首先导入一些python画图的包，读取txt文件，假设我现在有两个模型训练结果的records.txt文件 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes data1_loss =np.loadtxt(valid_RCSCA_records.txt) data2_loss = np.loadtxt(valid_SCRCA_records.txt) 2. 我自己的数据

使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别 训练结果 测试结果

VNA量测RF Cable线材的线损，新人可以学习一下。RF Cable loss。步骤最详细，过程最简洁。再不会，也没办法了。

用python实现的损失函数计算器，对原数据进行了降维，再进行可视化。

语音降噪模型训练PMSQE loss 对应pesq指标MOS分

m 文件完整描述了使用 Friis 方程和对数正态构建室内环境传感器网络的模拟

损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。在应用中，损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。

火炬中心损失 Pytorch实现中心损失的方法： （ ）也使用此损失函数。 开始吧 克隆此仓库并运行代码 $ git clone https://github.com/KaiyangZhou/pytorch-center-loss $ cd pytorch-center-loss $ python main.py --eval-freq 1 --gpu 0 --save-dir log/ --plot 您将在终端中看到以下信息 Currently using GPU: 0 Creating dataset: mnist Creating model: cnn == > Epoch

cail2019_track2 中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享 欢迎大家使用 （修改了一下readme，之前那一版感觉写的太水了。） 这次比赛和前两名差距很大，但是也在此给大家分享一下我所用的方案。 主要的trick包括领域预训练、focal loss、阈值移动、规则匹配以及模型优化、调参。 没有使用模型融合。 效果对比 由于是第一次参赛，很多比赛细节没有做记录，效果对比的分数是我从凭印象在上传历史记录里边找的，可能分数不一致，但是大概就在那个范围，还请见谅。 Model 详情 线上评分 BERT 使用bert_base做多标签分类 69.553 BERT+RCNN+ATT 在BERT后增加RCNN层，并把最大池化换成Attention 70.143 BERT+RCNN+ATT 增加阈值移动 70.809 BERT+RCNN+ATT 增加focal loss 71.1

主要介绍了keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧