loss值一般要降到多少 插损和回损定义？

插损和回损定义？

插入损耗是指由于引入连接器而导致的链路有效光功率的损失。插入损耗越小越好。一般不大于0.5dB。

回波损耗（反射损耗）是指连接器抑制链路光功率反射的能力，其典型值应不小于25dB。对于实用连接器，引脚表面经过特殊打磨，可以使回波损耗更大，一般不低于45dB。

降低插入损耗的方法：光纤的尺寸、同轴度和折射率要匹配，端面的形状、间隙和清洁度要更好

]改善回波损耗的方法：减小端面间隙，提高端面清洁度，而且端面的形状要匹配

0.02以后，速度会很慢

练习和实战是不一样的。你可以在任何时候集中精力练习。在实战中，你可能会被队友的声音分散注意力。慢慢练习

在多任务学习中，任务之间的兼容性也会对学习结果产生一定的影响。当两个任务相互矛盾时，结果往往比单个任务更糟。

多任务学习还需要解决梯度控制问题。造成这一问题的原因是不同任务的损失梯度过大，导致训练过程中梯度小的损失被梯度大的损失带走。

如果我们开始加权不同的损失，使他们有相似的梯度，我们能训练好吗？通常情况并非如此。不同的损失，他们在训练过程中的梯度变化是不一样的；而不同的损失，当梯度值相同时，他们在任务上的表现也是不同的。在训练开始时，虽然平衡有所改善，但随着训练过程的进展，在中间出现了梯度控制。因此，要解决这一问题，就必须适当平衡不同的损失。

实践中如何调整？其实很简单：

假设我们有两个任务，用a和B来表示，假设网络设计足够好，容量足够大，而且这两个任务是相互关联的，所以可以很好地训练它们。

如果a和B分别训练，则它们在收敛时的梯度分别记录为梯度a，梯度B。然后我们只需要使用每个梯度的倒数（1/grad）就可以同时训练两个任务（a，1/grad，B）平衡两个任务并用标量乘以它们。根据单任务收敛的损失梯度确定多任务训练中不同任务的权重。)

由于在训练中损失的梯度通常较小，如果我们确信这个网络在多任务训练中可以达到最初的效果，我们只需要在两个任务都足够好的情况下设置平衡点。这样，网络在训练过程中自然会达到这个平衡点，即使一开始会有梯度支配。

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