[炼丹师必看]如何看懂损失(LOSS)函数曲线图

什么是Loss Loss是衡量模型预测值与真实值之间差异的函...

什么是Loss Loss是衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。 为什么需要看懂这个东西 对于一个模型的训练，我们常常会认为只要数据质量好，轮次越高，那么最终得到的模型就会越好，从本篇文章中，你将会对这种认知有所改变。 在许多模型训练工具中都会内置一个工具，Tensorboard，Tensorboard 是一系列图表，我们可以在训练过程中监控模型的进度。 目前许多训练工具中Tensorboard常常图标很多，很难理解，接下来我会分析RVC中需要注意的loss曲线进行讲解。 如何使用 tensorboard --logdir=logs/xxxxx 如果没有安装可使用 pip install tensorboard 看懂图标 1. 一旦 TensorBoard 运行，打开您的网络浏览器并导航到 http://localhost:6006 （或终端中显示的地址）。 2. 点击 TensorBoard 中的“标量”选项卡。 3. 查找顶部的“g/total”指标来监控您的训练进度。 该图像提供了在“标量”选项卡中定位“g/total”度量的视觉指南。 小技巧 将平滑度 设置为 0.950 或 0.987 以更好地查看图形。 您可以点击:gear: 来标记每 30 秒 重新加载数据的选项。 每个图表下方都有 3 个按钮。第一个按钮用于将 其放大到最大尺寸 ，第二个按钮用于 停用 Y 轴 ，最后一个按钮用于将 数据调整到图表大小 。 取消选中忽略图表缩放中的异常值的 选项。 最低点 当图表降到某个点时，这种情况不会再发生。在训练期间，会有几个低点，你应该测试这些低点，以找到模型的指示 pth，这样可以防止我们的模型过度训练。要知道选择哪一个，我们转到最低点并查看它有多少 步 。知道了这一点，我们可以在打开的 cmd 或 colab 笔记本中搜索具有该步骤的时期或距离保存点最近的时期。 还需要注意 除了检查 loss/g/total 之外，还需要监控 loss/g/mel、loss/g/kl 和 loss/d/total...

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