深度学习的多个loss如何平衡

最新推荐文章于 2024-10-27 21:09:08 发布
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在深度学习中，当模型涉及多个损失函数时，如何有效地平衡这些损失以优化整体性能是一个关键问题。知乎上的一篇热门讨论揭示了专业人士对此的见解和策略，包括加权平均、动态调整权重等方法。

(22 封私信 / 99+ 条消息) 深度学习的多个loss如何平衡？ - 知乎
https://www.zhihu.com/question/375794498

深度学习中如何平衡多个loss？多任务学习自动调整loss weight解决方案
沉迷单车的追风少年
08-22 5816
目录 问题引入 手动调参 自动调参 从每个任务的同方差不确定性出发 论文赏析 代码分析 视频讲解 说明：写在最后 问题引入 深度学习中，针对loss权重的优化是重要的改进方向，许多深度学习应用都受益于具有多重回归和分类目标的多任务学习。每年的顶会都会出现不少关于loss优化的文章，还有大量的新loss定义方式，眼花缭乱。因此，一个深度学习任务中，一个loss往往有由多个loss复合而成：loss = a*loss1+b*loss2+c*loss3... 如何调整这些loss权重？超参.
深度学习知识点全面总结
热门推荐
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01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习的多个loss如何平衡？
weixin_42535423的博客
01-07 1万+
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)
深度学习的多个 loss 是如何平衡的？
小白学视觉
06-11 828
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自 | 知乎地址 | https://www.zhihu.com/question/375794498编辑 | AI有道在一个端到端训练的网络中，如果最终的loss = a*loss1+b*loss2+c*loss3...,对于a,b,c这些超参的选择，有没有什么方法？作者：Evanhttps:/...
深度学习loss值变为0_深度学习——深度学习的多个loss如何平衡？
weixin_39603573的博客
11-27 1883
问题：在一个端到端训练的网络中，如果最终的loss = a*loss1+b*loss2+c*loss3...,对于a,b,c这些超参的选择，有没有什么方法？链接：https://www.zhihu.com/question/375794498知乎高质量回答一、作者：Evan字节跳动研究员https://www.zhihu.com/question/375794498/answer/10527799...
深度学习loss
weixin_45706801的博客
07-25 2165
是 PyTorch 中的一个类，它实现了将 Sigmoid 激活函数和二元交叉熵损失函数合并的功能。这个损失函数接受两个输入：模型的原始输出（未经 Sigmoid 激活）和目标（真实）标签，然后自动计算损失值。由于它在内部集成了 Sigmoid 激活函数，因此可以避免在正向和反向传播过程中可能出现的梯度爆炸或梯度消失问题。是 PyTorch 中一个用于二元分类问题的强大损失函数，它通过结合 Sigmoid 激活函数和二元交叉熵损失函数，提高了训练的效率和数值稳定性。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 9万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
人工智能深度学习系列—深度学习损失函数中的Focal Loss解析
u013889591的专栏
08-02 1879
在深度学习的目标检测任务中，类别不平衡问题一直是提升模型性能的拦路虎。Focal Loss损失函数应运而生，专为解决这一难题设计。本文将深入探讨Focal Loss的背景、计算方法、应用场景以及如何在实际项目中应用。目标检测是计算机视觉领域的一个核心问题，而深度学习的发展极大地推动了目标检测技术的进步。然而，类别不平衡——即不同类别的样本数量差异巨大——却严重影响了模型的泛化能力。Focal Loss由何凯明等人于2017年提出，旨在解决分类问题中的类别不平衡和难易样本不均衡问题。
多任务学习的多个loss应该如何权衡
豆子
04-08 2694
超级有用！ 从上图的方程可以看出： 1、loss大则梯度更新量也大； 2、不同任务的loss差异大导致模型更新不平衡的本质原因在于梯度大小； 3、通过调整不同任务的loss权重wi可以改善这个问题； 4、直接对不同任务的梯度进行处理也可以改善这个问题； 所以，后续的方法大体分为两类： 1、在权重wi上做文章； 2、在梯度上做文章 2、Grad Norm 梯度归一化的主要目的在于希望不同任务任务...
多个loss怎么权衡？Uncertainty Weights（UW）使用方法
Drug discovery
09-12 1041
当你有多个loss的时候，一般的方法是将大loss的给与小的系数，小loss的给与大的系数我们可以使用Uncertainty Weights来平衡。
深度学习模型的多Loss调参技巧
小白学视觉
06-07 1541
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编辑：kaggle竞赛宝典在多目标多任务训练的网络中，如果最终的loss为有时为多个loss的加权和，例如loss = a*loss_x+b*loss_y+c*loss_y+...，这个问题在微信视频号推荐比赛里也存在。任务需要对视频号的某个视频的收藏、点击头像、转发、点赞、评论、查看评论等进行多任务建模，也就产生了多个l...
深度学习多目标优化的多个loss应该如何权衡？
AI蜗牛车
03-09 5017
作者：马东什么来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/362330594来自：极市平台著作权归作者所有，本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理本文介...
多任务学习中损失函数权重的自动调整
m0_63642362的博客
01-29 1万+
多任务学习；同方差不确定性；辅助任务；损失函数权重调参；
如何融合Multi-task任务中的单任务loss
BGoodHabit的博客
08-08 2245
最近Multi-task learning在学术界和业界受到大家广泛的研究和关注。很多试验证明了Multi-task learning有利于单任务学习，当然，这也符合我们人类学习特性，同时, Multi-task learning通过共享底层模型来实现多个任务，在预测速度和资源利用方面都得到较好的改善，所以在业界也得到了广泛的应用。 那么平时在实践中，假如三个任务，怎么融合多个任务loss？loss=a∗loss1+b∗loss2+c∗loss3loss = a*loss_1 + b*loss_2 + c*
在深度学习中多loss平衡问题
chen_gong_ping的博客
09-18 2257
深度学习中loss平衡的问题
深度学习中如何平衡多个Loss？
最新发布
qq_56583393的博客
10-27 652
进一步优化的方式是按比例调整各个loss，例如：loss = loss1 + loss2 / (loss2 / loss1).detach() + loss3 / (loss3 / loss1).detach()。这种方法通过自动调整不同loss之间的比重，使它们与主要loss保持合理的比例，避免手动调整中的人为偏差。这种方法通过每轮迭代中动态调整各个loss的权重，使它们的尺度一致。通常情况下，loss的尺度并不会显著影响模型性能，除非某个次要的loss权重设置过大，反而盖过了主要loss的影响。
深度学习结合CenterLoss的人脸识别研究
传统的深度学习模型，如CNN，通常采用Softmax Loss作为损失函数进行训练，它能够使得网络在多分类任务中输出各类别的概率分布。然而，Softmax Loss仅关注类别间的边界，而忽视了类内样本的聚类效果，这可能导致人脸...
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