Kuidas ühendada keerulise kaotuse funktsioon loss = loss1 + loss2? Milliseid kaotuse tasakaalustamise tehnikaid teate?

Koostatud kaotuse funktsioonide agregatsioon toimub tavaliselt nende summeerimise teel:

loss = loss1 + loss2

Kuid lihtne summeerimine võib viia ühe kaotuse domineerimiseni, kui nende skaalad on väga erinevad. Kaotuste tasakaalustamiseks kasutatakse järgmisi meetodeid:

• Kaotuste kaalumine: sisestatakse koefitsiendid, näiteks loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, kus kaalud valitakse empiiriliselt või automaatselt.
• Kaotuste normaliseerimine: iga kaotus skaleeritakse, et need oleksid suurusjärgult võrreldavad.
• Adaptiivsed meetodid: näiteks, Dynamic Weight Average (DWA), kus kaalud muutuvad treeningu käigus sõltuvalt kaotuste muutumise kiirusest.
• Gradientide tasakaalustamine: meetodid, mis tasakaalustavad kaotusi gradientide suuruse põhjal, et ükski ülesanne ei domineeriks.

Näide kaalumisega:

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

Meetodi valik sõltub ülesandest ja mudeli käitumisest treeningu ajal.