根据任务的Uncertainty对权重进行计算,读者可参考经典的:Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics。 由于不同loss取值范围不一致,那么是否可以尝试通过调整loss的权重w_i让每个loss对共享w_{sh}参数贡献平等呢?GradNorm: Gradient Normalization for Adaptive Loss Balancing...
正则化对model的parameters做了先验的约束(l2假设高斯分布,l1假设拉普拉斯分布),对于multi task而言,任务A的loss function的优化过程将model的parameters限定在某个固定的范围内,从而使得任务B的loss function也要在固定的范围内优化,反过来也是一样,二者形成相互制约的关系。
幸运的是,有一篇论文《Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics》通过“不确定性(uncertainty)”来调整损失函数中的加权超参,使得每个任务中的损失函数具有相似的尺度。该算法的keras版本实现,详见github。 调整学习率 learning rate 在神经网络的参数中,learning rate是...
我们只需要少量的参数来 refine task-shared representation into task-specific representation, 就可以对于任意任务得到一个很好的 representation. 因此整个网络只需要增加少量的 task-specific attention module,两层 [1 x 1] conv layer,作为额外的 parameter space 来 attend 到 task-shared represenation。
概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
Loss FunctionMulti-task learning (MTL) is a popular method in machine learning which utilizes related information of multi tasks to learn a task more efficiently and accurately. Naively, one can benefit from MTL by using a weighted linear sum of the different tasks loss functions. Manual ...
概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
论文翻译:2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning 动作识别和人体姿态估计是密切相关的,但在文献中这两个问题通常被当作不同的任务来处理。在这项工作中,我们提出了一个多任务框架联合二维和三维姿态估计从静止图像和人的动作识别视频序列。我们证明一个单一的体系结构可以有效地解...
概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
研究多任务学习中loss权重的重要性在于，它能优化不同任务之间的协作效果。通过比较图1中不同权重设置下的语义分类和深度回归，我们发现联合训练往往优于单任务，因为任务间的相互学习可以增强整体性能。然而，权重的设定至关重要，不当分配可能导致性能下降。多任务loss的简单组合是基于每个任务的损失加权，...