用Yolox训练时，total loss最后稳定在4左右，这个正常吗

### 回答1：
Yolox的总损失值会根据训练数据、模型结构和超参数等因素而有所不同。一般来说，如果总损失值稳定在4左右，那么有可能是模型已经收敛了，也有可能是模型仍在学习中但已经达到了一个较低的损失值。如果您的模型在验证集上表现良好，那么总损失值稳定在4左右应该是正常的。但是，如果您的模型在验证集上表现不佳，则需要进一步分析和优化模型。此外，总损失值较低并不一定意味着模型表现好，还需要结合其他指标（如准确率、召回率等）进行评估。

### 回答2：
针对使用Yolox进行训练时，total loss最后稳定在4左右的情况，是否正常取决于所处理的具体数据集和模型架构。

首先，total loss是由多个不同的损失函数组成的，包括目标检测定位损失、分类损失和其他正则化损失等。在训练过程中，total loss的值通常会随着训练的进行而逐渐减小，直到趋于稳定。因此，在训练的早期阶段，total loss较高是常见的现象。随着训练的进行，当模型逐渐收敛到最佳状态时，total loss可能达到4左右的稳定值。在这种情况下，如果模型的性能达到了预期的要求，那么total loss稳定在4左右是可以接受的，并且可以认为训练是正常的。

不过，总体而言，total loss的值并不能单独用来判断模型的性能。因为不同的数据集和模型架构之间可能存在差异，导致在不同设置下对total loss的期望也不同。所以我们需要综合考虑模型在验证集或测试集上的性能指标，例如mAP（平均精确率均值）等指标来评估模型的表现。

总结而言，当使用Yolox进行训练时，total loss最后稳定在4左右可能是正常的，但我们应该综合考虑其他性能指标来综合评估模型的训练效果。