Kā apvienot sarežģīto zaudējumu funkciju loss = loss1 + loss2? Kādas zaudējumu līdzsvarošanas tehnikas jūs zināt?

Kompozītmērķu funkciju agregācija parasti notiek to saskaitīšanas veidā:

loss = loss1 + loss2

Tomēr vienkārša saskaitīšana var novest pie tā, ka viena no zaudējumiem dominē, ja to mēroga ir ļoti atšķirīgi. Lai līdzsvarotu zaudējumus, tiek izmantotas šādas metodes:

• Zaudējumu svari: ievada koeficientus, piemēram, loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, kur svari tiek izvēlēti empīriski vai automātiski.
• Zaudējumu normalizācija: katrs zaudējums tiek mērogots, lai tie būtu salīdzināmi pēc lieluma.
• Adaptīvas metodes: piemēram, Dynamic Weight Average (DWA), kur svari mainās treniņa laikā atkarībā no zaudējumu izmaiņu ātruma.
• Gradienta līdzsvarošana: metodes, kas līdzsvaro zaudējumus, ņemot vērā gradientu lielumu, lai neviena uzdevuma nevaldītu.

Piemērs ar svariem:

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

Metodes izvēle ir atkarīga no uzdevuma un modeļa uzvedības treniņa laikā.