3:Direction(Loss梯度冲突):多个Loss的反向梯度,更新方向冲突,出现翘翘板、负迁移现象,怎么办? 多任务梯度关系示意 接下来总结下 应对多任务loss冲突的各种做法: 1.uncertainty loss Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 一直说不确定度,不确定度到底指的是什么呢?
从图1右侧看到启发式的设置了几组loss权重,第一组和最后一组相当于是单任务训练,明显可以看 到联合多任务训练效果比单任务学习效果好,这是因为不同的任务一起训练时,一个任务得到的线索有利于另一 个任务的学习,互相促进。不过这和各个任务的权重有很大的关系,不好的权重设置可能会使得结果变得更差。 最简单的...
很多深度学习都是多任务学习(Multi-Task Learning, MTL),需要对多个Loss同时优化,模型的性能受各Loss的权重的影响,手工选择权重成本太高,是不可能的,于是提出了基于Uncertainty的自动学习权重的方式. 下图是一个典型的多任务学习场景,需要同时满足语义分割,实例分割,深度估计的需求. 对于多任务学习,最简单的方法就是把...
【论文】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 技术标签: 论文本文提出了一种多任务loss权重学习的方式,通过训练协调了三个任务的loss,有语义分割、实力分割和depth regression,结构主要是: 文中主要分为了三种情况来介绍: 回归任务 定义一个概率分布函数,假设其...
5. 用loss调整任务之间的关系 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics[10] 用同方差不确定性对损失进行加权(Weighting losses with Uncertainty),作者认为最佳权值与不同任务的衡量规模和噪声相关,而噪声中除了认知不确定性,异方差不确定性,这些取决于数据的不确定性...
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
5. 用loss调整任务之间的关系 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics[10]用同方差不确定性对损失进行加权(Weighting losses with Uncertainty),作者认为最佳权值与不同任务的衡量规模和噪声相关,而噪声中除了认知...
5. 用loss调整任务之间的关系 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics[10] 用同方差不确定性对损失进行加权(Weighting losses with Uncertainty),作者认为最佳权值与不同任务的衡量规模和噪声相关,而噪声中除了认知不确定性,异方差不确定性,这些取决于数据的不确定性...
[1] Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 个人理解:我们使用传统的多任务时,损失函数一般都是各个任务的损失相加,最多会为每个任务的损失前添加权重系数。但是这样的超参数是很难去调参的,代价大,而且很难去调到一个最好的状态。最好的方式应该...
Multi-Task LearningBayesian Deep NetworkHomoscedastic UncertaintyLoss 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 ...