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多任务学习中的目标权重平衡（3）
本文介绍多任务学习中目标权重平衡方法。传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个任务的梯度占据主导地位，或者任务梯度冲突时，权重更新可能并不是最优的。Dynamic Task Prioritization - 动态任务优先        1. 本...
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作者小头像 Euphonious 2021-09-29 19:54:51
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多任务学习中的目标权重平衡（2）
本文介绍多任务学习中目标权重平衡方法GradNorm。传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个任务的梯度占据主导地位，或者任务梯度冲突时，权重更新可能并不是最优的。 改进方法：本次介绍方法Gradnorm，通过调整不同loss的数量级和学习速度...
机器学习
作者小头像 Euphonious 2021-06-23 15:53:04
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多任务学习中的目标权重平衡
1      简介：多任务学习包括深度网络的构建和优化策略的选择，本文主要讲解优化策略部分，介绍一种平衡多个任务的损失函数的方法：动态权重平均。 2      优化策略（task balancing）： 传统多任务目标函数构造的问题：多任务损失函数定义如下：相应的，随机梯度下降的权重更新公式如下：（注释：这里是共享层最后一层的权重，具体和多任务学习的网络构造有关，这里不做具体介绍。）当某一个...
机器学习
作者小头像 Euphonious 2021-04-30 10:59:00
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