损失函数曲线呈上凸函数
时间: 2023-09-24 12:03:40 浏览: 43
这是一个常见的情况,特别是在训练深度神经网络时。这通常是因为在训练过程中,模型初始时权重随机初始化,导致损失函数曲线开始时非常陡峭,随着训练的进行,权重逐渐调整,损失函数曲线逐渐平缓,但是当模型达到一定的复杂度时,损失函数曲线往往会再次变得非常陡峭,这是因为模型变得过于复杂,权重调整变得更加困难,因此损失函数曲线呈现出上凸函数的形状。在这种情况下,可以尝试使用更小的学习率、正则化技术或者更简单的模型来解决问题。
相关问题
多分类交叉熵损失函数曲线
多分类交叉熵损失函数的曲线整体呈凸曲线。这意味着随着损失的增加,梯度也会随之增大,从而便于在反向传播时进行快速优化。在多分类问题中,交叉熵损失函数可以更好地适应随机变量X有多种可能结果的情况,因为它能够量化预测结果与真实结果之间的差距。通过使用交叉熵损失函数,我们可以更好地训练模型,使其能够达到最优解,并且在多分类问题中准确度较高。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [交叉熵损失函数原理深层理解](https://blog.csdn.net/qq_38675397/article/details/107997303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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logistic 损失函数曲线图
Logistic Regression损失函数的曲线图是一个凸函数。通过对数似然函数的优化,可以得到全局最小值。梯度下降和拟牛顿法是常用的最优化方法之一。如果损失函数没有做归一化处理,其曲线图会呈现出一个细长的球形,需要较长的时间才能收敛。而使用Normal Equation方法则不需要进行归一化。