auc是个比较敏感的指标，相较于分类loss和分类准确率而言。
一般来说，如果建模有效，auc在前几轮就能发生明显的变化，如果准确率没有发生较大提升，一般来说可能是参数初始化不合理，或者训练的学习率设置太小。
auc提升能显而易见地看到其排序能力的提升，但是loss下降会导致其预估值与真实值的绝对值还是差距较大，在其预估值有实际有意义并参与计算时，需要提升学习率以加快收敛
auc是个比较敏感的指标，相较于分类loss和分类准确率而言。
一般来说，如果建模有效，auc在前几轮就能发生明显的变化，如果准确率没有发生较大提升，一般来说可能是参数初始化不合理，或者训练的学习率设置太小。
auc提升能显而易见地看到其排序能力的提升，但是loss下降会导致其预估值与真实值的绝对值还是差距较大，在其预估值有实际有意义并参与计算时，需要提升学习率以加快收敛
auc是个比较敏感的指标，相较于分类loss和分类准确率而言。一般来说，如果建模有效，auc在前几轮就能发生明显的...
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，t...
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，te...
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，t...
Q：loss不低，auc高可以算收敛吗？当我们使用模型的排序能力时，auc高则已经满足排序能力的高。但是当我们使用...
1、Q：线下auc提升了，但是线上auc未提升（或者很低）是什么原因？A1：首先需要跑特征diff，同一次请求，在...
在使用PyTorch进行PointCNN的构建和实现中，发现模型在训练过程中Loss保持稳定下降，但是在验证过程中...
按照这个网络结构，loss下降不明显，改成两层的反而下降明显
昨天工作： mvdssm：网络训练完成，训练阶段网络的title loss基本上没有下降，pic loss表现的比...
loss终于开始在下降，最后一个stage的loss降到了20左右，下周放完假应该可以收敛的差不多吧…… 然后写了...
本文标题：auc提升，而loss下降缓慢
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