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LLaMA Factory训练可视化管理：Loss曲线解析与性能优化作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net在日常的大模型微调工作中，你是否经常遇到这些困扰：训练过程像个黑盒子，不知道模型到底学到了什么；损失曲线突然异常，却找不到问题根源；多轮实验参数混乱，无法有效对比效果？

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RT-DETRv2 中的坐标回归机制深度解析：为什么用 `sigmoid(inv_sigmoid(ref) + delta)` 而不是除以图像尺寸？在阅读 RT-DETRv2（Real-Time DETR v2）源码时，我曾被一行代码深深震撼：这行代码没有卷积、没有注意力、没有复杂的损失函数——它只是一个Sigmoid + 反Sigmoid + 加法的组合。但正是这个“简单”操作，让 RT-DETRv2 实现了：

GPT损失和是模型模型是否真的学会(困惑度）。一个与交叉熵损失相关的概念是大型语言模型（LLM）的困惑度。困惑度简单地说就是交叉熵损失的指数函数计算结果 e l o s s e^{loss} eloss

SFTTrainer loss多少合适在机器学习和深度学习中，“loss”（损失函数）的合理值并没有一个固定的标准，因为它依赖于多种因素，包括模型的类型、任务的性质、数据的规模和特性等。然而，我们可以从一些通用的原则和经验值来讨论损失函数的合理范围。

Llama - Validation本文翻译整理自：How-to guides Validation https://llama.meta.com/docs/how-to-guides/validation/

深度学习多任务学习笔记【多任务学习】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics-CSDN博客

或许，这就是梦想吧！

binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits的区别二分类问题是常见的机器学习任务之一，其目标是将样本分为两个类别。为了训练一个二分类模型，通常使用交叉熵作为损失函数。

我是有底线的