Как выбрать подходящие коэффициенты веса для многозадачных функций потерь
В большинстве случаев коэффициенты веса для многозадачных функций потерь подбираются с помощью эмпирической настройки гиперпараметров. Однако существуют и автоматизированные подходы, такие как:
🔹 GradNorm, который автоматически обучает веса, балансируя величины градиентов для каждой задачи.
🔹 Веса на основе неопределенности, где вес каждой задачи обратно пропорционален оценке ее шума или неопределенности.
Модели могут итеративно настраивать эти веса в процессе обучения. Лучший подход часто зависит от конкретных задач, объема данных и вычислительных ограничений.
Библиотека собеса по Data Science
Post #907
1.55K
- ❤ 2