Zərər funksiyasını birləşdirən loss = loss1 + loss2 necə toplamaq olar? Zərər balanslaşdırma üsullarını bilirsinizmi?

Çoxşaxəli itki funksiyalarının toplanması adətən onların cəmlənməsi yolu ilə həyata keçirilir:

loss = loss1 + loss2

Ancaq sadə toplama, əgər onların miqyasları çox fərqlidirsə, bir itkinin üstünlük qazanmasına səbəb ola bilər. Itkiləri balanslaşdırmaq üçün aşağıdakı üsullar tətbiq olunur:

• Itkilərin çəkisi: məsələn, loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, burada çəkilər empiric və ya avtomatik seçilir.
• Itkilərin normallaşdırılması: hər bir itkini ölçüsünə uyğunlaşdırmaq.
• Uyum təmin edən metodlar: məsələn, Dynamic Weight Average (DWA), burada çəkilər təlim zamanı itkilərin dəyişmə sürətinə görə dəyişir.
• Gradient balanslaşdırması: gradientlərin ölçüsünə əsaslanan itkilərin balanslaşdırılması metodları, beləliklə heç bir vəzifə üstünlük qazanmasın.

Çəki ilə nümunə:

w1, w2 = 0.7, 0.3
loss = w1 * loss1 + w2 * loss2

Metod seçimi vəzifədən və modelin təlim zamanı davranışından asılıdır.