损失函数上升的原因,损失函数的选择依据

1. 损失函数上升的原因
2. 反射波方程
3. 什么是交叉熵损失函数，与最大似然函数的区别
4. 反射点为波节和自由端的区别

损失函数上升的原因

可能有很多，以下是一些可能的原因：
1. 不合适的模型参数：如果模型的参数不合适，那么损失函数可能会上升。这可能是由于模型的结构或参数初始化不合适，或者是因为我们没有足够的数据来训练模型。
2. 过拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在测试数据上表现得较差的现象。如果发生过拟合，损失函数可能会在训练过程中下降，但在测试过程中上升。
3. 数据质量问题：如果数据集存在质量问题，例如数据缺失、异常值、噪声等，那么模型的性能可能会受到影响，导致损失函数上升。
4. 训练时间不足：如果模型没有足够的时间来学习数据，那么它的性能可能会受到影响，导致损失函数上升。
5. 损失函数选择不当：如果选择的损失函数不适合特定的任务，那么模型的性能可能会受到影响，导致损失函数上升。
6. 标签噪声：如果标签存在噪声（即标签不完全准确），那么模型在学习过程中可能会受到误导，导致损失函数上升。
7. 批量标准化：在某些情况下，批量标准化可能会对模型的性能产生负面影响，导致损失函数上升。
8. 梯度爆炸：如果梯度在反向传播过程中变得非常大，那么可能会发生梯度爆炸，导致损失函数上升。
9. 初始化权重不合适：如果模型的权重初始化不合适，那么在训练过程中可能会陷入局部最小值，导致损失函数上升。
10. 学习率太高或太低：如果学习率设置得太高或太低，那么模型可能会在最小值附近“蹦跳”，导致损失函数无法收敛，上升。

可能是learning rate太大，可以试试把learning rate调小一点，或者用learning rate decay来动态调整learning rate。

反射波方程

反射波的波动方程：反射波初相=原点振动初相(不是反射点)。相位的延迟=波程延迟+半波损失。将入射波波函数表示一般形式y=Acos[wt-kx+phi]若，反射端为固定端，则反射波有半波损失，表示为y'=Acos[wt+kx+phi+Pi]。若反射端为自由端，则反射波没有半波损失，表示为：y'=Acos[wt+kx+phi]。

波函数是概率波。其模的平方代表粒子在该处出现的概率密度。既然是概率波，那么它当然具有归一性。即在全空间的积分。

然而大多数情况下由薛定谔方程求出的波函数并不归一，要在前面乘上一个系数N，即把它带入归一化条件,解出N。至此，得到的才是归一化之后的波函数。注意N并不唯一。

什么是交叉熵损失函数，与最大似然函数的区别

区别：交叉熵函数使用来描述模型预测值和真实值的差距大小，越大代表越不相近；似然函数的本质就是衡量在某个参数下，整体的估计和真实的情况一样的概率，越大代表越相近。

联系：交叉熵函数可以由最大似然函数在伯努利分布的条件下推导出来，或者说最小化交叉熵函数的本质就是对数似然函数的最大化。

反射点为波节和自由端的区别

反射自由端,指那一端是自由的,不受限制,可以自由做简谐运动,自然在那个点也就没有半波损失,入射波与反射波同相,自然那一点就只能是波腹

波腹——在波节和波节之间的那段弦线上，各质点以相同的频率、相同的步调振动，但振幅不同，振幅最大的那些点叫做波腹．

在相邻的两段弦线上，质点的振动方向是相反的．相邻的两个波节(或波腹)之间的距离等于半个波长，即等于λ/2．

到此，以上就是小编对于损失函数的选择依据的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。