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...
[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...
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 function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
l2_reg_dnn=0,seed=1024,dnn_dropout=0,dnn_activation='relu',dnn_use_bn=False,task_types=('binary','binary'),task_names=('ctr','ctcvr')):num_tasks=len(task_names)features=build_input_features(dnn_feature_columns
task1_output=task_layer(shared_output,num_classes_task1)# 假设任务1的类别数为num_classes_task1 task2_output=task_layer(shared_output,num_classes_task2)# 假设任务2的类别数为num_classes_task2 # 定义损失函数 loss_task1=tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=la...
Dynamic Weight Averaging（动态加权平均）则在不同任务的loss值变化时动态调整权重，当某个任务学习速度较快时，其权重会减小，反之增大。这种方法简化了计算流程，但在处理不同任务量级差异时，可能需要额外操作进行调整。Dynamic Task Prioritization（动态任务优先级）着重于让更难学习的任务获得更高权重，...
MTL 有很多形式:联合学习(joint learning)、自主学习(learning to learn)和带有辅助任务的学习(learning with auxiliary task)等。一般来说,优化多个损失函数就等同于进行多任务学习。即使只优化一个损失函数(如在典型情况下),也有可能借助辅助任务来改善原任务模型。
随后通过三个logloss分别计算三部分的损失: 最终损失函数由三部分加权得到: 2. YouTube:Recommending What Video to Watch Next: A Multitask Ranking System 本文主要解决了视频推荐场景下普遍存在的两个问题: 1)视频推荐中的多任务目标。比如不仅需要预测用户是否会观看外,还希望去预测用户对于视频的评分,是否会关...
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 function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...
在探讨Multi-Task Learning（多任务学习，有时也称多目标学习）时，我们通常讨论的是一个模型如何同时处理多个相关或不相关的任务。例如，手机助手唤醒功能就可能需要同时识别语音输入和判断唤醒词，这在单一模型（如iPhone的Siri）中通过一个M模型实现，避免了单独使用两个模型的复杂性。MTL不仅涉及模型架构...