关于多任务中GradNorm的解读

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#python #人工智能 #深度学习

GradNorm是一种用于深度多任务网络的技术，它通过归一化梯度的模长和使用初始Loss来适应性地平衡不同任务之间的损失，从而优化整体网络性能。
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GradNorm的思路实际上是用「梯度的模长」和「初始Loss」来做归一化，以下转载自： https://kexue.fm/archives/8870 和 GradNorm: Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing in Deep Multitask Networks
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