Qanday qilib loss = loss1 + loss2 bo'lgan kompleks yo'qotish funksiyasini birlashtirasiz? Qaysi yo'qotishlarni muvozanatlash usullarini bilasiz?

Кўпайтирилган йўқотиш функцияларининг агрегатланиши одатда уларнинг қўшилиши орқали амалга оширилади:

loss = loss1 + loss2

Бироқ, оддий қўшиш, агар уларнинг ўлчамлари жуда фарқ қилса, бир йўқотишнинг доминант бўлишига олиб келиши мумкин. Йўқотишларни баланслаш учун қуйидаги усуллар қўлланади:

• Йўқотишларни вазнлаштириш: масалан, loss = w1 * loss1 + w2 * loss2, бу ерда вазнлар эмпирик ёки автоматик равишда танланади.
• Йўқотишларни нормаллаштириш: ҳар бир йўқотишни ўлчамларига мувофиқлаштириш.
• Масжудий усуллар: масалан, Dynamic Weight Average (DWA), бу ерда вазнлар ўқитиш жараёнида йўқотишлар ўзгариш тезлигига қараб ўзгаради.
• Градиентлар баланслаш: градиентлар ўлчамларига асосланган йўқотишларни баланслаш усуллари, шу билан бирга бир вазифа доминант бўлмайди.

Вазнлаштириш билан мисол:

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

Метод танлаш вазифа ва моделнинг ўқитиш давомидаги ҳаракатларига боғлиқ.