9.Adatask 10.caGrad 11.Gradvac 12.Random Loss Weighting (RLW) 13.CAGN 当下多任务学习已经成为了常态,在多任务学习中有一个需要考虑的就是各个任务在训练过程中loss之间的冲突以及平衡问题。 为什么需要考虑呢? 因为不同的任务的训练梯度的大小都是不一样的,而且方向也是不一样的,如果是大小不一致,那么不...
loss_1 = loss_1_pos + loss_1_neg print(loss_1) print(f"loss_1: {loss_1:.4f}") 所以,现在两个列的loss都计算出来了,然而,别忘了最后一步,就是要加总这两个类的loss,求和,这个和才是模型的loss loss_1 = loss_1_pos + loss_1_neg print(loss_1) print(f"loss_1: {loss_1:.4f}"...
「一个目标函数的多任务」:很多任务中把loss加到一起回传,实质优化的是一个目标函数, 但优化的是多个任务,loss相加是多任务学习的一种正则策略,对多个任务的参数起一种类似与均值约束的作用[2],所以也叫multi-task 「多个目标函数的单任务」:一些NLP中用m...
多任务loss的简单组合是基于每个任务的损失加权，以及同方差不确定性作为任务相关不确定性。在贝叶斯模型中，不确定性分为确定性和偶然性。我们开发了一种基于同方差不确定性的多任务损失函数，对于回归任务，它以模型输出为高斯分布的均值，而在分类任务中，通过softmax函数处理模型输出，形成概率分布。目标...
目标检测之Loss:Faster-RCNN中的Smooth L1 Loss R-CNN网络有两个同级输出层(cls score和bbox_prdict层),都是全连接层,称为multi-task。 ① clss_core层:用于分类,输出k+1维数组p,表示属于k类和背景的概率...感,可控制梯度的量级使训练时不容易跑飞。 图9 smoothL1损失函数曲线 最后总损失为(两者加权和...
多任务学习（Multi-task）：基于共享表示（shared representation），多任务学习是通过合并几个任务中的样例...
loss值的大小不重要，重要的是每一个loss产生的梯度的数量级不能差的特别大。如果梯度数量级差的很多的...
multi-tasks的loss为: 一旦输入(image & labels)弄好和loss fucntion定义好, 剩下的就是network的forward & backward了. 测试过程: 给定训练好的model和裁剪好的image, 其中在测试时, part detector是不要的. 将image作为model的输入, forward获取joint regressor的结果, 并进行反归一化, ...
This report presents our audio event detection system submitted for Task 2, "Detection of rare sound events", of DCASE 2017 challenge. The proposed system is based on convolutional neural networks (CNNs) and deep neural networks (DNNs) coupled with novel weighted and multi-task loss functions ...