loss of test
时间: 2023-10-16 10:07:28 浏览: 53
根据引用中的代码,我们可以看到在计算损失函数时,使用了一个非法的数值np.nan,即不是一个数字。这导致了打印出来的损失值为nan。引用提到,如果使用基于对数的损失函数,所有的标签值必须是非负数,否则也会出现损失为nan的情况。因此,可以推断在这个测试中,可能是输入的标签值不符合要求,导致计算出的损失值为nan。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度模型 loss为nan解决方案详解](https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/123641129)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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smooth test loss
"Smooth test loss" refers to the test loss value that has been smoothed out over multiple test iterations. This is typically done to reduce the impact of random fluctuations in the test loss caused by factors such as noise in the data or minor variations in the model's performance. By smoothing out these fluctuations, the resulting test loss value is more representative of the model's overall performance on the test data. There are different methods for smoothing test loss, such as using moving averages or exponential smoothing techniques.
def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, learning_rate, lambda_, test_data): """ train_data: list of tuples, length 50000. tuple[0]: vectorized image np_array: shape(784, 1) tuple[1]: one-hot encoded label np_array: shape(10, 1) epochs: number of epochs to train. mini_batch_size: size of mini batch. learning_rate: learning rate. lambda_: regularization parameter. test_data: list of tuples, length 10000. """ l = len(training_data) test_acc_list = [] loss_list = [] for j in range(epochs): random.shuffle(training_data) cost_j = 0 mini_batches = [training_data[i:i + mini_batch_size] for i in range(0, l, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: x, y = self.merge(mini_batch) c_j = self.gradient_descent(x, y, learning_rate, lambda_) cost_j += c_j cost_j /= (l / mini_batch_size) loss_list.append(cost_j) test_acc = self.evaluate(test_data) / len(test_data) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch_{}: loss:{:.2f} accuracy:{:.2f}%' .format(j, cost_j, test_acc * 100)) if j > 10: if (abs(test_acc_list[j] - test_acc_list[j - 1]) <= 5e-5) \ & (abs(test_acc_list[j - 1] - test_acc_list[j - 2]) <= 5e-5): break draw_acc_loss(test_acc_list, loss_list, j + 1)
这段代码是一个使用随机梯度下降(SGD)算法进行训练的函数。函数中的lambda_参数是正则化参数,用于控制模型的复杂度。下面是函数的主要步骤:
1. 初始化一些变量,包括用于存储损失和测试准确率的列表。
2. 循环执行指定的epochs次数。
3. 在每个epoch开始之前,随机打乱训练数据。
4. 将训练数据划分成mini_batches,每个mini_batch包含指定大小的样本。
5. 对于每个mini_batch,将输入数据x和标签y合并,并使用梯度下降算法进行参数更新,计算并累计损失值cost_j。
6. 计算每个epoch的平均损失cost_j,并将其添加到损失列表中。
7. 计算测试数据的准确率,并将其添加到准确率列表中。
8. 打印当前epoch的损失和准确率。
9. 如果准确率连续两次变化小于或等于5e-5,则跳出循环。
10. 最后,绘制准确率和损失的图像。
请注意,这只是代码的一部分,缺少了一些函数或方法的实现细节,比如merge和gradient_descent函数。
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