例如有的loss前面有设置权重，假设是1000，则loss会变得非常大。收敛主要是看loss值是否趋于稳定， 可视化 查看loss的变化曲线，而稳定后的loss一般就可以看效果如何，此时往往会有个 性能指标 表示效果如何。

2025年1月21日 · 最终，我们可以得出 DPO 的 loss 如下所示： 这就是 DPO 的 loss。DPO 通过以上的公式转换把 RLHF 巧妙地转化为了 SFT，在训练的时候不再需要同时跑 4 个模型（Actor Model 、Reward Mode、Critic Model 和 Reference Model），而是只用跑 Actor 和 Reference 2 …

在强化学习的训练过程中，actor_loss和critic_loss的变化趋势是评估模型性能的重要指标。通常情况下，随着训练的进行，这两个损失值应该逐渐减小，才能反映出模型在学习过程中的改进。 actor_loss是策略网络（Actor）输出的动作效果的度量。

2019年7月19日 · 因为一个epochs里也是按照很多个batchs进行训练。所以需要把一个epochs里的每次的batchs的loss加起来，等这一个epochs训练完后，会把累加的loss除以batchs的数量，得到这个epochs的损失。

多任务学习中，会存在多个网络部分，对应多个loss。看论文通常是把各loss统一到同一个数量级上，请问这么…

损失 (Loss) 一种衡量指标，用于衡量模型的预测偏离其标签的程度。或者更悲观地说是衡量模型有多差。要确定此值，模型必须定义损失函数。例如，线性回归模型通常将均方误差用作损失函数，而逻辑回归模型则使用对数损失函数。 L_1 损失函数 ( L_1 Loss)

Deng [4]在2019年提出了ArcFace Loss，并在论文里说了Softmax Loss的两个缺点：1、随着分类数目的增大，分类层的线性变化矩阵参数也随着增大；2、对于封闭集分类问题，学习到的特征是可分离的，但对于开放集人脸识别问题，所学特征却没有足够的区分性。

我的经验：看loss曲线，如果train loss和val loss都还有下降空间，就继续加大epoch，如果基本平了，加大epoch用处也不大了，如果train loss降val loss降着降着上升了，这说明，模型在val loss由降转升的转折点就收敛了。

2023年4月12日 · 如果生成器生产的假数据被正确分类为假数据，则相应的概率值会趋近于0，此时D_loss会增加。 G_loss的变化. 在GAN的训练过程中，生成器的目标是最大化D_loss。当判别器无法准确识别出生成器生成的假数据时，G_loss也会逐渐接近0。

总的来说，判断过拟合和欠拟合都需要同时关注模型在训练集和测试集上面的表现情况，“表现情况”需要使用一些指标来进行评估：例如拟合系数 R^2,准确率ACC，训练过程中的每一个epoch的loss。