损失函数的可视化代码

损失函数的可视化通常用于深度学习中，它可以帮助我们理解模型训练过程中的性能变化，以及是否收敛。在Python中，你可以使用一些库如TensorBoard、seaborn或者matplotlib来绘制损失函数曲线。

这里是一个简单的例子，假设你已经有一个包含训练和验证损失的列表：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 losses_train 和 losses_val 分别是训练集和验证集的损失列表
losses_train = [loss_value_0, loss_value_1, ..., loss_value_n]
losses_val = [val_loss_value_0, val_loss_value_1, ..., val_loss_value_n]

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(losses_train, label='Training Loss')
plt.plot(losses_val, label='Validation Loss')
plt.title('Loss Function Visualization')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss Value')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()