Как да агрегирате сложната функция за загуба loss = loss1 + loss2? Какви техники за баланс на загубите знаете?

Обобщаването на съставните функции за загуба обикновено се извършва чрез тяхното събиране:

loss = loss1 + loss2

Обаче простото събиране може да доведе до доминиране на една от загубите, ако мащабите им са много различни. За балансиране на загубите се използват следните техники:

• Взвешване на загубите: въвеждат се коефициенти, например loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, където теглата се избират емпирично или автоматично.
• Нормализиране на загубите: мащабират се всяка загуба, за да са сравними по големина.
• Адаптивни методи: например, Dynamic Weight Average (DWA), където теглата се променят по време на обучение в зависимост от скоростта на изменение на загубите.
• Баланс на градиентите: методи, които балансират загубите въз основа на големината на градиентите, така че нито една задача да не доминира.

Пример с тежест:

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

Изборът на метод зависи от задачата и поведението на модела по време на обучение.