多任务情况下各项loss权重平衡的问题

最新推荐文章于 2025-03-03 20:26:04 发布
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Focal Loss被提出用于解决目标检测任务中正负样本不平衡问题，它通过调整损失函数权重，使得网络更加关注难以区分的样本，从而优化训练效果。该损失函数通过引入α系数进一步平衡正负样本的比例。

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多任务情况下各项loss权重平衡的问题


多任务情况下的loss：
L = α l 1 + β l 2 + γ l 3 L = \alpha l_1 + \beta l_2 + \gamma l_3 L=αl1​+β
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Meta-learning原来有这么多用途，一文汇总元学习在5个问题中的应用
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在网络架构的设计中，最简单和最流行的方法是硬参数共享(HPS，LibMTL.architecture.HPS)，如图1所示，其中编码器在所有任务之间共享，每个任务都有自己的编码器以及特定的解码器。（1）把各loss统一到同一个数量级上，其背后的原因是不同任务的不同损失函数尺度有很大的差异，因此需要考虑用权值将每个损失函数的尺度统一。和每个子任务之间的约束。而对于“不同网络部分梯度的数量级”问题，虽然梯度值相同，但不同的loss在task上的表现也是不同的，所以还是要找不同loss的合适平衡点。
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梯度消失与多任务学习：如何在同一模型中平衡多个任务
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1.背景介绍 深度学习技术在近年来取得了显著的进展，成功地应用于图像识别、自然语言处理等多个领域。然而，深度学习模型在处理复杂的任务时，仍然面临着挑战。其中，梯度消失和梯度爆炸问题是深度学习模型训练过程中最常见的问题之一。同时，多任务学习也是深度学习模型的一个重要方向，可以帮助模型在同一框架中学习多个任务，提高模型的泛化能力。本文将从梯度消失与梯度爆炸问题入手，探讨如何在同一模型中平衡多个任务。...
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weixin_42535423的博客
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高赞回答 1 这也是个困扰了我多年的问题： loss = a * loss1 + b * loss2 + c * loss3 怎么设置 a，b，c？ 我的经验是 loss 的尺度一般不太影响性能，除非本来主 loss 是 loss1，但是因为 b，c 设置太大了导致其他 loss 变成了主 loss。 实践上有几个调整方法： 手动把所有 loss 放缩到差不多的尺度，设 a = 1，b 和 c 取 10^k，k 选完不管了； 如果有两项 loss，可以 loss = a * loss1 + (1 - a)
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