Kaip sujungti sudėtinę nuostolių funkciją loss = loss1 + loss2? Kokius nuostolių balansavimo būdus žinote?

Sudėtinės nuostolių funkcijos paprastai yra sujungiamos jų sudėjimu:

loss = loss1 + loss2

Tačiau paprastas sudėjimas gali lemti vienos iš nuostolių dominuojantį poveikį, jei jų masteliai labai skiriasi. Norint subalansuoti nuostolius, taikomi šie metodai:

• Nuostolių svorinimas: įvedami koeficientai, pavyzdžiui, loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, kur svoriai pasirenkami empiriškai arba automatiškai.
• Nuostolių normalizavimas: kiekvienas nuostolis yra išskaliuojamas, kad jų dydžiai būtų palyginami.
• Adaptuojami metodai: pavyzdžiui, Dynamic Weight Average (DWA), kur svoriai keičiasi mokymo proceso metu priklausomai nuo nuostolių pokyčio greičio.
• Gradiento balansas: metodai, kurie balansuoja nuostolius pagal gradientų dydį, kad nė viena užduotis nepasižymėtų dominuojančiu poveikiu.

Pavyzdys su svorinimu:

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

Metodas pasirenkamas priklausomai nuo užduoties ir modelio elgesio mokymo metu.