Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics

最新推荐文章于 2024-11-30 23:41:38 发布
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分类专栏： Multi-Task Learning
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多任务学习“Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics”
cv_family_z的博客
12-08 1万+
多任务学习系统的性能很大程度上依赖于任务间的损失权值。手动调节权值非常耗时耗力，论文提出使用任务间的同方差不确定性给每个损失函数赋权。模型由单一图像同时学习像素级深度回归、语义及实例分割。场景理解的多任务学习在机器人领域比较实用，多个任务组合到一个模型可以降低计算量。多任务学习中每个任务的最优权值依赖于调节尺度、任务的噪声幅值。论文多任务学习的结构为： 相关工作 多任务学习可以认为是归纳知识迁移
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 阅读
xuanshuang的博客
06-23 1443
学习笔记
【论文阅读】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
程序的尽头是数学，一日不推导赶不上买买提
08-03 2101
1.背景 目前，很多应用中都因为用了多任务取得了不错的效果，那么如何将这些任务的loss有机组合在一起？ 一种简答粗暴方法就是手动调节多任务之间的loss的相对权重，然后加和，如下： 这种方式把权重作为超参调试的方式，往往耗时耗力。 本文参考[1]就如何动态设置多任务（分类与回归）之间的loss的相对权重做简单介绍。 2.解决方案 在贝叶斯建模中，认为模型有一些不确定性(随机变量)，可能是先验问题导致的，也有可能是后验问题导致的，大体可将其分为两种，如下： 认知不确定性：数据不足导致的模型学习不足的不确
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses
h__ang的博客
08-04 4153
论文题目：Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 中文翻译：使用不确定性来衡量权重损失的多任务学习——用于几何和语义场景 ...
多任务学习优化总结 Multi-task learning（附代码）
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Treasure Ashes
07-29 1万+
Multi-task Learning(Review)多任务学习概述 多任务学习优化（Optimization in Multi-task learning） Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 阅读笔记 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses GradNorm：Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing
Multi-task中的多任务loss平衡问题
qq_34527082的博客
08-24 1万+
Multi-task中的多任务loss平衡问题GradNorm GradNorm GradNorm: Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing in Deep Multitask Networks multi-task的损失函数: L(t)=∑wi(t)Li(t)L(t)=\sum{w_i(t)L_i(t)}L(t)=∑wi​(t)Li​...
【多任务学习】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
十一月廿七风雨大作
05-11 4986
·阅读摘要：   本文提出针对CV领域的多任务模型，设置一个可以学习损失权重的损失层，可以提高模型精度。 ·参考文献：   [1] Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics   个人理解：我们使用传统的多任务时，损失函数一般都是各个任务的损失相加，最多会为每个任务的损失前添加权重系数。但是这样的超参数是很难去调参的，代价大，而且很难去调到一个最好的状态。最好的方式应该是交给.
【论文】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
so_so_y的博客
04-03 1516
本文提出了一种多任务loss权重学习的方式，通过训练协调了三个任务的loss，有语义分割、实力分割和depth regression，结构主要是： 文中主要分为了三种情况来介绍： 回归任务 定义一个概率分布函数，假设其符合高斯分布，令fW(x)f^W(x)fW(x)为输入为x、权重为W的网络的输出，并将fW(x)f^W(x)fW(x)看作均值μ\muμ，则有： p(y∣fW(x))=N(fW...
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics译文_CVPR
最新发布
qq_45913945的博客
11-30 972
在本文中，我们观察到此类系统的性能很大程度上取决于每个任务损失之间的相对权重。手动调整这些权重是一个困难且昂贵的过程，使得多任务学习在实践中难以实现。我们提出了一种多任务深度学习的原则方法，通过考虑每个任务的同方差不确定性来权衡多个损失函数。这使我们能够在分类和回归设置中同时学习具有不同单位或尺度的各种数量。
【Loss】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
Arron_hou的博客
04-30 6166
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics https://arxiv.org/abs/1705.07115 CVPR 2018 Alex Kendall University of Cambridge Yarin Gal University of Oxford...
多任务损失优化：Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
12-06 9892
证明了对损失项的正确加权对于多任务学习问题是至关重要的，同时证明了同方差(任务)不确定性是损失赋权的有效方法。
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 论文阅读笔记
tsq292978891的博客
04-26 507
论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.07115 code：https://github.com/yaringal/multi-task-learning-example 摘要：讲了多任务的好处，多任务的性能很依赖每个单任务loss的权重。网格搜索很耗资源，本文提出了一个方法，在训练过程利用每个任务的同方差不确定性(homoscedastic uncertainty of each task)来确定loss-weight。本文实验的任务：深度估计，语义分割，实例分割。 介绍：优化每
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 论文学习
calvinpaean的博客
05-09 358
论文地址：Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 1. 解决了什么问题？ 多任务学习从一个共享的表征学习多个目标函数，能提升学习效率和预测的准确率。场景理解算法需要同时理解场景的几何和语义信息，但回归和分类算法用到的单位和尺度各不相同。 以前的方法将各项损失简单地加权求和，同时学习多个任务，各损失的权重要么通过均匀采样得到，要么需要手动调节。多任务学习的表现好坏高度取决于各任
multi-task learning using uncertainty to weigh losses for scene geometry and
10-19
多任务学习利用不确定性来加权损失用于场景几何和...... 多任务学习是一种机器学习方法，旨在通过同时学习多个相关的任务来提高模型的性能。在场景几何和...中，我们可以利用多任务学习来同时学习场景几何和......
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