1.uncertainty loss 2.DPT 3.GradNorm 4.Dynamic Weight Average 5.PcGrad 6.MGDA:帕累托最优 7.PE-LTR 8. HTW hybrid task weighting 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...
(2)资深玩家:Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics (CVPR 2018) (3)啥也不会:通俗秒懂:高斯分布的极大似然估计及其有偏性 (4)忆臻:一文搞懂极大似然估计 (5)【Loss】Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantic...
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...
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，...
[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...
【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...
[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。最好的方式应该是交给深...
A Joint Many-task Model [24] 对多个NLP任务预先设定层级结构,之后joint learning Weighting losses with uncertainty [25] 不考虑学习共享的结构,考虑每个任务的不确定性。通过优化loss(Gaussian likelihood with task-dependant uncertainty),调节不同tasks之间的相...
不考虑学习共享的结构,考虑每个任务的不确定性。通过优化loss(Gaussian likelihood with task-dependant uncertainty),调节不同tasks之间的相似性。 Tensor factorisation for MTL [26] 对每层参数进行分解,为shared和task-specific Sluice Networks [27] 大杂烩(hard parameter sharing + cross stitch networks + block...
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...