Как агрегировать композитную функцию потерь loss = loss1 + loss2? Какие приёмы балансировки лоссов вы знаете?

Агрегация композитной функции потерь обычно происходит путём их сложения:

loss = loss1 + loss2

Однако простое сложение может привести к доминированию одной из потерь, если их масштабы сильно отличаются. Для балансировки лоссов применяют следующие приёмы:

• Взвешивание потерь: вводят коэффициенты, например loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, где веса подбираются эмпирически или автоматически.
• Нормализация потерь: масштабируют каждую потерю, чтобы они были сопоставимы по величине.
• Адаптивные методы: например, Dynamic Weight Average (DWA), где веса меняются в процессе обучения в зависимости от скорости изменения потерь.
• Градиентное балансирование: методы, которые балансируют потери, исходя из величины градиентов, чтобы ни одна из задач не доминировала.

Пример с взвешиванием:

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

Выбор метода зависит от задачи и поведения модели во время обучения.