Hogyan aggregálod a veszteségfüggvény összetett loss = loss1 + loss2? Milyen veszteségkiegyensúlyozási technikákat ismersz?

A kompozit veszteségfüggvények aggregálása általában azok összeadásával történik:

loss = loss1 + loss2

Azonban az egyszerű összeadás vezethet ahhoz, hogy az egyik veszteség domináljon, ha azok skálái jelentősen eltérnek. A veszteségek kiegyensúlyozására a következő módszereket alkalmazzák:

• Veszteségek súlyozása: például loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, ahol a súlyokat empirikusan vagy automatikusan választják ki.
• Veszteségek normalizálása: minden veszteséget úgy skálázunk, hogy összehasonlíthatóak legyenek nagyság szerint.
• Adaptív módszerek: például, a Dynamic Weight Average (DWA), ahol a súlyok a veszteségek változási sebességétől függően változnak az oktatás során.
• Gradiens alapú kiegyensúlyozás: módszerek, amelyek a gradiens nagysága alapján kiegyensúlyozzák a veszteségeket, hogy egyik feladat se domináljon.

Példa súlyozással:

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

A módszer kiválasztása a feladattól és a modell viselkedésétől függ az oktatás során.