пайтоне + numpy для классификации, но у меня значение на выходе постоянно растет, как я понимаю это из-за loss функции?
у меня она пока-что простая
def loss_func(y_predicted, y_true):
return y_true - y_pred
при текущей лосс функции - идеальное решение - всегда возвращать плюс-бесконечность, тогде лосс будет минус-бесконечность, то есть минимальный. Попробуй в качестве лосса взять модуль разности (l1_loss)
Много причин есть. :) Не знаю, какая у вас задача, но лосс не очень грамотный, чессговоря. Попробуйте хотя бы квадрат такой разности. Может быть где-то неправильно апдейты для весов написали?
спасибо большое, попробую
то-есть return (y_true - y_pred)**2? да нет, там ошибка в функции активации была
Обсуждают сегодня