李沐动手学习深度学习——3.3练习

文章讨论了在深度学习中,如何将小批量总损失改为平均值以影响学习率的选择。作者提到从MSELoss到Huber损失的替换,并提供访问线性回归梯度的方法。针对学习率调整,由于不同损失函数可能导致收敛问题,如从0.03降至0.003以适应sum损失。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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1. 如果将小批量的总损失替换为小批量损失的平均值,需要如何更改学习率?

找到相关的函数介绍nn.MSELoss
默认api nn.MSELoss中是小批量损失的平均值,所以学习率为0.03
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拿到对应的batch loss细节如下:

当学习率为0.03,损失函数的值为小批量的总损失时候,发现不能够收敛了。
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拿到对应的batch loss细节如下:
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可以看到sum的loss大于mean的loss,所以对应的sum的学习率应该调整为0.003。
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