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用 pytorch 实现的一个 FM 模型做一个二分类，然后 logloss 很大，然后发现训练样本大多数是准确的，但是有几个比如实际值是 0，预测值是 9.9999999，实际值是 1，预测值是 0.00000...，这是因为数据太少(数据集只有 600 行左右)的原因吗，还是因为模型错了。
第 1 条附言 2020-05-10 21:46:31 +08:00
而且感觉训练结果特别不稳定的样子，每跑一遍的结果都不太一样，loss 从 0.6 到 1.2.。。
第 2 条附言 2020-05-10 22:08:26 +08:00
换成了 focal loss 损失函数，效果就变好了
 | 1 Liyiw 2020-05-10 21:13:55 +08:00 1 、先统计正负样本的数量 2 、准不准确要在 val set 或者 test set 上面测，在训练样本上测没用的 |
 | 3 neosfung 2020-05-11 08:51:14 +08:00 via iPhone 不对吧，你一个二分类模型，预测值只有 0 和 1 两个标签的概率。预测值怎么跑到 9.9999999 |
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