【AI助力科研】loss曲线傻瓜式绘制

俗话说，一图胜千言，在一篇文章里，图是最吸引人的，画得好便会如虎添翼，让读者对文章主要方法的理解更加容易。今日分享和记录一下绘制损失(loss)函数图时发现的一个事后补救、锦上添花的小小小小~小技巧。看一下成品：

之前通过python的matplotlib或者plotly绘制好部分的loss曲线图如下（肯定是部分图啊，这么单调怎可单独成图？），且不说作为成果展示让人家品评，你就自己看了都想揉一下扔进垃圾桶，shit，啥玩意？真就工科男，直接放原图？不修一修的嘛？ 咳咳，当然，这是真实的结果图，反映了network在向好发展，训练过程自然是不稳定，那么真的就这样直接放图？当然不，读者要的肯定有两个信息——趋势和性能，趋势可以用局部均值来描述，性能可以用过程中的局部方差来代替。所以，我们可以采用python重新画图，计算t时刻前后N个点的均值、方差，然后绘图。写到这里，其实还是要提醒下自己：数据保存，过程保存。因为我没有保存训练时的loss下降的数据…再去跑一次真的很煞风景，你说实验都做完了，现在又要跑一次训练过程？？？人懒，不想做。 写一句营销味儿的广告词：用这个办法，1 min 让图妙起来！

使用的AI工具就俩：矩形工具和曲率工具

首先将原图复制一份作为副本，粘贴到一个新建文件或者空白的地方，防止修改原图。在副本图像上方画一个矩形，如果矩形图层不在最上方，一定要调整。将矩形填充为白色，调整透明度，只要下方曲线可见就行，如图，现在无法选中下方曲线了，因为有矩形遮住了。

使用曲率工具，绘制趋势图，隔几个点过一下中点，画完后退出或按下英文v键即可。 单独调整趋势曲线的颜色、线宽等。 最后将上述趋势曲线移动到原图上方，然后将原图的透明度调一下就可以得到最终效果了。 AI很妙。OK，收工。