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- 多任务学习中损失函数权重的自动调整 - CSDN博客
多任务学习中，模型的训练通常由多个损失函数加权得到损失，其中不同任务所使用的损失函数的纲量，以及该任务的重要程度是需要人为设参的，这使得我们可能会花费大量时间去调参，或是使用业界统一的参数（但这是否是最优的有待商榷）。
- 多任务学习（multi task）：任务权重、loss均衡、梯度下降 . . .
损失函数中加入可学习的 噪声参数σ，代表任务的不确定性，通过定义概率模型并 最大化高斯似然估计，学习任务参数。 以回归+分类问题为例， \frac {1} {2 \sigma_ {1}^ {2}} L_ {1} (W)+\frac {1} {2 \sigma_ {2}^ {2}} L_ {2} (W)+\log \sigma_ {1}+\log \sigma_ {2} 。
- 多任务学习中各loss权重应该如何设计呢？ - 知乎
引入超参数进行加权：为每个损失项引入一个超参数，并通过实验调整权重。 使用自适应加权方法：如 GradNorm 或软加权方法，自动调整每个损失项的权重。 使用自适应权重调整器：借助现有的多任务学习库来简化权重调整。 下面我们开始对每个方法进行详细的介绍，以便读者选用。 最直接的方法是通过手动缩放每个损失项，使得它们的数值范围大致相同。 您可以通过除以一个常数或乘以一个小于 1 的系数来实现这一点。 代码示例如下: # 假设有三个损失项 loss1, loss2, loss3 loss1 = # 数量级较大 loss2 = # 数量级中等 loss3 =
- Pytorch 如何在PyTorch中使用类别权重和Focal Loss处理多 . . .
在本文中，我们介绍了如何使用PyTorch中的类别权重和Focal Loss处理多类别不平衡数据集问题。 类别权重可以用于平衡不同类别样本的权重，从而使模型更加关注少样本的类别。
- 如何融合多任务学习 (Multi-Task Learning ) 损失函数loss . . .
本文介绍了多任务学习中不同任务权重的多种计算方法，包括不确定性加权、GradNorm、多目标优化等，旨在解决多任务间损失函数组合的难题。 如何融合多任务学习 (Multi-Task Learning ) 损失函数loss
- 利用不确定性来衡量多任务学习中的损失函数 - 知乎
本文针对多任务学习提出了一种新的策略，即通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）。
- 多任务学习的多个loss应该如何权衡 - douzujun - 博客园
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
- 神经网络损失函数由多部分组成怎么设置权重？ - 知乎
（1）看损失函数是用什么度量单位计算出来的，对其进行归一化处理，先让损失函数的输入保持一致的量纲。 比如如果用余弦夹角计算的，本身就是[0,1]区间的，不用再处理。
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