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,那么不同任务的收敛速度就不一样,有的可能...
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main-task和auxiliary-task 辅助任务,很多辅助任务的loss并...
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) 目标:通...
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，可以给loss加权重。
给loss加权值
The proposed system is based on convolutional neural networks (CNNs) and deep neural networks (DNNs) coupled with novel weighted and multi-task loss functions and state-of-the-art phase-aware signal enhancement. The loss functions are tailored for audio event detection in audio streams. The ...
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 ...
DNN网络的前几层作为共享层,点击任务和下单任务共享其表达,并在BP阶段根据两个任务算出的梯度共同进行参数更新。网络在最后一个全连接层进行拆分,单独学习对应Loss的参数,从而更好地专注于拟合各自Label的分布。 Multi-task DNN的网络结构如上图所示。线上预测时,我们将Click-output和Pay-output做一个线性融合。
🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters of the model on different GPUs to be inconsistent...