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loss的范围

  1. 损失(Loss)的范围不是一个固定的值,它会根据多种因素发生变化。以下是一些主要影响因素:

    • 损失函数的类型 (Type of Loss Function):
      • 对于分类任务(比如动作识别),最常用的损失函数是交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss)。
        初始阶段:如果模型随机初始化,并且有 N 个类别,那么初始的交叉熵损失大约是 ln(N)。例如,如果有101个类别(比如UCF101数据集),初始损失约等于 ln(101) ≈ 4.61512。如果有51个类别(比如HMDB51数据集),初始损失约等于 ln(51) ≈ 3.93182。如果有400个类别(比如Kinetics-400数据集),初始损失约等于 ln(400) ≈ 5.99146。
      • 训练过程中:随着模型学习,损失值会逐渐降低。一个训练良好的模型,其损失值可能会降到1.0以下,甚至更低(例如0.1, 0.01等),这取决于数据集的复杂性和模型的拟合程度。
      • 理论范围:交叉熵损失的理论范围是 [0, +∞)。0表示完美预测。
    • 对于回归任务,可能会使用均方误差损失 (MSE Loss) 或平均绝对误差损失 (MAE Loss),它们的范围也是 [0, +∞),但其具体数值大小会受到目标值尺度的影响。
  2. 类别数量 (Number of Classes):

    • 如上所述,在交叉熵损失中,类别数量直接影响初始损失的大小。类别越多,初始损失通常越大。
  3. 模型性能 (Model Performance):

    • 模型训练得越好,损失值就越低。监控损失值的下降是判断模型是否在学习的重要指标。
  4. 数据和标签的质量 (Data and Label Quality):

    • 如果数据集中存在噪声或者标签错误,可能会导致损失值在一个较高的水平上波动,难以进一步降低。
  5. 正则化项 (Regularization Terms):

    • 如果在损失函数中添加了L1或L2正则化项,这些项会贡献到总的损失值中,使得损失值可能略高于没有正则化的情况。

总结一下,在您的行为识别任务中,您可能主要关注交叉熵损失:

  • 刚开始训练时:损失值可能在 ln(类别数量) 附近。
  • 训练一段时间后:损失值应该显著下降。没有一个绝对的“好”的损失值,关键是观察它是否持续下降并趋于稳定,同时结合验证集上的准确率等其他指标来评估模型性能。
  • 目标:是使损失值尽可能小。
http://www.dtcms.com/a/211832.html

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