重构训练框架，开源新方法：抛弃替代损失函数，仅需优化原始目标
GPG开创性地从底层重构强化学习训练框架，仅需优化原始目标，解决已有方法偏差，提高训练效率。革新强化学习训练流程，推动智能体性能突破。
损失函数
9个主流GAN损失函数的数学原理和代码实现：从经典模型到现代变体
生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN
LossVal：一种集成于损失函数的高效数据价值评估方法
在机器学习领域，训练数据的价值并非均等：部分训练数据点对模型训练的影响显著高于其他数据点。评估单个数据点的影响程度通常需要反复重训练模型，计算效率低下。Lossval提出了一种创新方法，通过将数据价值评估过程直接集成到神经网络的损失函数中，实现了高效的数据价值
机器学习：理解损失和损失函数
了解了这些内容后，我们将介绍损失。我们将回答这个问题：什么是损失？但是，我们不要忘记“什么是损失函数？”，我们甚至会研究一些常用的损失函数。