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?
Label Loss即多任务学习中,每个任务的真实的数据标签与网络预测标签计算的loss。Label Loss由学习任务的性质决定,比如分类的loss或者回归的loss。Label Loss通过对不同任务的Loss进行加权求和来实现:L = \sum_{i}{w_i}(t) * {L_i}。 Gradient Loss,用来衡量每个任务的loss的权重w_i(t)的好坏,Gradient Loss...
整体loss可能被某些任务主导,需要整个周期对参数进行动态调整(通过引入一些不确定性,每个任务学习一个噪声参数,统一所有损失 [31] 某些估计作为特征(交替训练) 五 总结 20多岁的hard parameter shareing还是很流行,目前热点learning what to learn也很有价值,我们w...
整体loss可能被某些任务主导,需要整个周期对参数进行动态调整(通过引入一些不确定性,每个任务学习一个噪声参数,统一所有损失 [31] 某些估计作为特征(交替训练) 五 总结 20多岁的hard parameter shareing还是很流行,目前热点learning what to learn也很有价值,我们w对tasks的理解(similarity, relationship, hierrarchy, ...
[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...
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...
Multi-task Learning中的tips 整合损失函数 MTL模型中的第一个挑战: 如何为multiple tasks定义一个统一的损失函数?最简单的办法,我们可以整合不同tasks的loss function,然后简单求和。这种方法存在一些不足,比如当模型收敛时,有一些task的表现比较好,而另外一些task的表现却惨不忍睹。其背后的原因是不同的损失函数...
多任务学习(Multi-task learning)简介 多任务学习背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务泛化更好。广义的讲,只要loss有多个就算MTL,一些别名(joint learning,learning to learn,learning with auxiliary task) ...
是迁移学习(Transfer Learning)的一种,而迁移学习指的是将从源领域的知识(source domin)学到的知识用于目标领域(target domin),提升目标领域的学习效果。而多任务学习也是希望模型同时做多个任务时,能将其他任务学到的知识,用于目标任务中,从而提升目标任务效果。
多任务学习有很多形式,如联合学习(Joint Learning),自主学习(Learning to Learn),借助辅助任务学习(Learning with Auxiliary Tasks)等,这些只是其中一些别名。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 fu...