多任务学习:训练神经网络，使其具有两个类的不同损失函数？ - 腾讯云开发者社区

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训练深度学习神经网络的常用5个损失函数

神经网络在训练时的优化首先是对模型的当前状态进行误差估计，然后为了减少下一次评估的误差，需要使用一个能够表示错误函数对权重进行更新，这个函数被称为损失函数。...损失函数的选择与神经网络模型从示例中学习的特定预测建模问题（例如分类或回归）有关。...然后平均分割训练和验证集为了介绍不同的损失函数，我们将开发一个小型多层感知器(MLP)模型。根据问题定义，有20个特征作为输入，经过我们的模型。需要要预测的一个实值，所以输出层将有一个节点。...MAE在这种情况下也不是很适合，因为目标变量是一个没有大离群值的高斯函数。二元分类的损失函数二元分类问题是预测建模问题中两个标签中的一个。...我们也是使用sklearn生成数据这里使用圆问题，它有一个二维平面，有两个同心圆，其中外圆上的点属于类0，内圆上的点属于类1。为了使学习更具挑战性，我们还在样本中加入了统计噪声。

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ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学：迈向无冲突训练的ConFIG方法

典型的例子包括物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）、多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）和连续学习（Continual...例如在物理信息神经网络中，许多研究从数值刚度、损失的收敛速度差异和神经网络的初始化角度提出了许多权重方法。然而，尽管这些方法声称具有更高的解的精度，但目前对于最优的加权策略尚无共识。...相同迭代步数下不同方法在 PINNs 测试中相比于 Adam 优化器的相对性能提升不同损失项随着训练周期的变化情况在实际应用中，相同训练时间下的模型准确性可能更为重要。...相同训练时间下不同方法在 PINNs 测试中相比于 Adam 优化器的相对性能提升三维 Beltrami 流动案例中预测误差随着训练时间的变化多任务学习我们还测试了 ConFIG 方法在多任务学习...我们采用经典的 CelebA 数据集，其包含 20 万张人脸图像并标注了 40 种不同的面部二元属性。对每张人像面部属性的学习是一个非常有挑战的 40 项损失的多任务学习。

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模型的独立学习方式

令为需要学习的真实映射函数，和分别为两个视角的分类器，有：其中为样本的取值空间。由于不同视角的条件独立性，在不同视角上训练出来的模型就相当于从不同的视角来理解问题，具有一定的互补性。...假设有M个相关任务，其模型分别为，多任务学习的联合目标函数为所有任务损失函数的线性加权：其中为第m个任务的损失函数，是第m个任务的权重，表示包含了共享模块和私有模块在内的所有参数。...多任务学习通常比单任务学习获得更好的泛化能力，主要由于以下几个原因： 1.多任务学习在多个数据集上进行训练，训练集范围更大，且多任务之间具有一定的相关性，相当于是一种隐式的数据增强，可以提高模型的泛化能力...，具有更好的泛化性归纳迁移学习和多任务学习也比较类似，但是有下面两点区别：（1）多任务学习是同时学习多个不同任务，而归纳迁移学习通常分为两个阶段，即源任务上的学习阶段，和目标任务上的迁移学习阶段（...基于优化器的元学习目前神经网络的的学习方法主要是定义一个目标损失函数，并通过梯度下降算法来最小化其中为第步时的模型参数，为梯度，为学习率。

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Q-YOLOP来啦 | 一个具有量化感知全景驾驶感知模型

此外，除了目标检测，本文的神经网络还包括用于可驾驶区域分割和车道线分割的特定任务Head。这些专用Head具有针对其各自任务进行优化的不同网络结构。...2.1、损失函数当本文修改YOLOPv2的Head部以支持多标签预测时，本文引入了源自HybridNets的损失函数，以提高本文方法的性能。...另一方面，可驱动区域分割任务的目标仅结合了两个组成部分：系数 γ_1 和 γ_2 是用于平衡损失的超参数。...本文最终模型的总体目标 L_{all} 结合了目标检测损失 L_{det} 和分割损失 L_{seg} ，以同时学习这两个任务：系数 δ_1 、 δ_2 和 δ_3 是用于平衡检测损失和分割损失的超参数...在分割部分，来自两个分割Head的结果被合并，并且输出从384×640上采样到1080×1920。 3.3、实验结果本文提出的模型的性能是通过不同的训练阶段来评估的。

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学界 | 多任务学习概述论文：从定义和方法到应用和原理分析

多任务监督学习任务（可能是分类或回归问题）是根据训练数据集（包含训练数据实例和它们的标签）预测未曾见过的数据的标签。多任务无监督学习任务（可能是聚类问题）是识别仅由数据构成的训练数据集中的有用模式。...基于特征的 MTSL 在这一类别中，所有 MTL 模型都假设不同的任务都具有同样的特征表示，这是根据原始特征学习得到的。...任务聚类方法任务聚类方法是应用数据聚类方法的思想来将任务分成多个簇，其中每个簇中的任务具有相似的模型参数。...在这种方法中，不同模型的目标函数可以被统一成一个目标函数，此目标函数最小化所有任务上的训练集损失以及 U 和 V 的两个正则化项 g(U) 和 h(V)。...此外，[82] 还研究了三种损失函数（hinge、ε-insensitive 和平方损失），让这种并行方法适用于 MTSL 中的分类和回归问题。

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今日 Paper | 语义多任务学习；递归神经；损失平面；MT-BioNER等

目录利用不确定性设计损失权重进行场景几何和语义多任务学习理解递归神经网络中的泛化分段线性激活实质上塑造了神经网络的损失平面 MT-BioNER：使用BERT结构的多任务学习模型进行医药领域的命名实体识别...这种方法未必是万能的，但是无疑是提出了一个可行的搜索子空间，为多任务学习设计损失函数提出了一种新的思路。 ? ?...理解神经网络的损失平面对于理解深度学习至关重要。本文介绍了分段线性激活函数是如何从根本上塑造神经网络损失平面的。...我们首先证明了许多神经网络的损失平面具有无限的伪局部极小值，这些伪局部极小值被定义为经验风险比全局极小值更高的局部极小值。我们的结果表明，分段线性激活网络与已被人们充分研究的线性神经网络有着本质区别。...实践中，这一结果适用于大多数损失函数中任何具有任意深度和任意分段线性激活函数（不包括线性函数）的神经网络。本质上，基本假设与大多数实际情况是一致的，即输出层比任何隐藏层都窄。

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动态权重之多任务不平衡论文 (一)

出于完整性，在《不平衡问题: 深度神经网络训练之殇》一文中，已对不平衡问题进行总结。本文主要对动态权重在多任务学习不平衡问题中的应用论文进行解读。...然而，多任务学习总是受到负向迁移问题的困扰 (negative transfer problem)，由于不同任务的学习难度和收敛速度不同，联合优化多个任务非常具有挑战性。...为了解决这些问题，作者提出了一种加权多任务深度卷积神经网络用于人物属性分析。本文是第一次提出新颖的验证损失趋势算法，动态和自适应地更新权重以学习训练过程中的每个任务。...学习人物属性的不同任务本质上具有不同的学习难度，以及不同的收敛速度。如图2-1所示，判断“是否戴帽子”属性比估计一张脸是否“微笑”要容易得多。...例如，口红和化妆的相关性为 0.88，嘴巴张开与微笑的正相关性为 0.76。此外，学习属性的不同任务本质上具有不同的学习难度，以及不同的收敛速度。

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ECCV 2020 亮点摘要（上）

如上所述，在一次训练迭代过程中，会采样四个子网络，其中一个是完整的网络，和三个具有不同宽度的子网络。...完整的网络使用原始大小的图像数据与标签进行交叉熵损失训练，其余三个则随机输入不同尺度的图像（原始图像或是尺度下采样后的图像），并使用他们的输出与完整网络的输出之间的KL散度进行监督训练（也就是蒸馏损失）...与三元组损失函数相比，smooth-Ap损失函数优化了排名的损失，而三元组损失则是间接优化以获得良好排名的替代损失。...在本文中，作者研究了具有多个输出的多任务学习在对抗鲁棒性上的影响，因为越来越多的机器学习应用程序要求能够同时解决多个任务的模型，所以这种设置很有用。 ?...一种较为常用的学习该映射的方法是根据图像的三元组定义一个损失函数。其中，这个三元组包含一张锚图像，一张与锚图像同一类别的正样本图像和一张与锚图像不同类别的负样本图像。

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ECCV 2020 亮点摘要（上）

如上所述，在一次训练迭代过程中，会采样四个子网络，其中一个是完整的网络，和三个具有不同宽度的子网络。...完整的网络使用原始大小的图像数据与标签进行交叉熵损失训练，其余三个则随机输入不同尺度的图像（原始图像或是尺度下采样后的图像），并使用他们的输出与完整网络的输出之间的KL散度进行监督训练（也就是蒸馏损失）...与三元组损失函数相比，smooth-Ap损失函数优化了排名的损失，而三元组损失则是间接优化以获得良好排名的替代损失。...在本文中，作者研究了具有多个输出的多任务学习在对抗鲁棒性上的影响，因为越来越多的机器学习应用程序要求能够同时解决多个任务的模型，所以这种设置很有用。...一种较为常用的学习该映射的方法是根据图像的三元组定义一个损失函数。其中，这个三元组包含一张锚图像，一张与锚图像同一类别的正样本图像和一张与锚图像不同类别的负样本图像。

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最新NLP架构的直观解释：多任务学习– ERNIE 2.0（附链接）| CSDN博文精选

训练过程（梯度下降）可以看成是滚下山坡的球：这里的地形是损失函数（也称为成本/误差函数），球的位置代表所有参数的当前值（权重和偏差）。 ? 此图仅有两个维度以用于可视化目的。...然后，将两个输出的损失相加并求平均值，最后的损耗用于训练网络，因为这样就可以将两个任务的损失都降至最低。...这次，可以将训练过程可视化为将两种地形（两个损失函数）加在一起以获得一个新的地形（最终损失函数），然后执行梯度下降。 ?...作为示例，让我们看一下上个例子种最终损失函数的形态-如果我们对权重进行不同的初始化，即将球放置在其他位置，会怎么样？ ? 图 2 这次的局部最小值远非理想值。...图 4 如图4所示，当任务在训练过程中处于非活动状态时，其损失函数基本上始终为零。另外，ERNIE 2.0设置中的一个不同之处是最终对损失进行平均（而不是求和）。

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共享相关任务表征，一文读懂深度神经网络多任务学习

在本文中，我将尝试概括一下多任务学习的现状，特别是当涉及到具有深度神经网络的 MTL 时。我将首先从不同的角度阐述 MTL 的动机。然后，我将介绍 MTL 在深度学习中最常用的两种方法。...由于不同的任务具有不同的噪声模式，所以同时学习两个任务的模型能够学习更一般的表征。只学习任务 A 有可能过拟合任务 A，而联合地学习 A 和 B 使模型能够通过平均噪声模式获得更好的表征。...图 7：用于多任务学习的基于不确定性的损失函数加权（Kendall 等人，2017）。...此外，赋予我们的模型学习任务层次结构的能力是有帮助的，特别是在需要不同粒度的情况下。正如最初提到的，一旦我们优化了多个损失函数，我们就会做 MTL。...可以使用对抗损失函数来利用这些数据，该损失函数不会使用梯度反转层（gradient reversal layer）来最小化训练误差，相反会最大化训练误差。

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神经网络中，设计loss function有哪些技巧?

☞机器学习、深度学习、python全栈开发干货来源：深度学习与自然语言处理神经网络中，设计loss function有哪些技巧? 本文综合了几位大咖的观点而成。...其实很简单：假设我们有两个task, 用A和B表示。假设网络设计足够好，容量足够大，而且两个任务本身具有相关性，能够训得足够好。...所以这种情况的建议就是：优先训练复杂度高的数据集，收敛之后再训练复杂度低的数据集。当然这种情况下，多任务学习也没有太大必要了。...接下来关于设计损失函数提一些自己的看法： 1、设计损失函数之前应该明确自己的具体任务（分类、回归或者排序等等），因为任务不同，具体的损失定义也会有所区别。...2、设计损失函数应该以评价指标为导向，因为你的损失函数需要你的评价指标来评判，因此应该做到对号入座，回归问题用均方误差来衡量，那么损失函数应为平方损失；二分类问题用准确率来衡量，那么损失函数应为交叉熵损失

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神经网络中，设计loss function有哪些技巧?

其实很简单：假设我们有两个task, 用A和B表示。假设网络设计足够好，容量足够大，而且两个任务本身具有相关性，能够训得足够好。...题主的问题主要落在第二类，尽管这两个问题通常同时出现也互相关联。...所以这种情况的建议就是：优先训练复杂度高的数据集，收敛之后再训练复杂度低的数据集。当然这种情况下，多任务学习也没有太大必要了。...接下来关于设计损失函数提一些自己的看法： 1、设计损失函数之前应该明确自己的具体任务（分类、回归或者排序等等），因为任务不同，具体的损失定义也会有所区别。...2、设计损失函数应该以评价指标为导向，因为你的损失函数需要你的评价指标来评判，因此应该做到对号入座，回归问题用均方误差来衡量，那么损失函数应为平方损失；二分类问题用准确率来衡量，那么损失函数应为交叉熵损失

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Yann LeCun开怼谷歌研究：目标传播早就有了，你们创新在哪里？

论文地址：https://proceedings.mlr.press/v151/amid22a/amid22a.pdf 本文认为，深度神经网络（DNN）成功的关键因素有两个：模型设计和训练数据，但很少有研究者讨论更新模型参数的优化方法...我们在训练训练DNN时涉及最小化损失函数，该函数用来预测真实值和模型预测值之间的差异，并用反向传播进行参数更新。最简单的权值更新方法是随机梯度下降，即在每一个step中，权值相对于梯度负方向移动。...谷歌在论文中引入了一个训练DNN模型的框架：LocoProp，其将神经网络构想为层的模块化组合。一般来说，神经网络的每一层对输入进行线性变换，然后是非线性的激活函数。...对于给定的层，选择损失函数以匹配激活函数，例如，将为具有 tanh 激活的层选择 tanh 损失。此外，正则化项确保更新后的权重不会偏离当前值太远。...博世中国-自动驾驶多任务网络学习挑战赛挑战赛围绕多任务学习命题，基于博世开源数据集，构建一个多任务学习神经网络模型，同时完成车道线检测和目标检测两个任务。

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从潜在向量生成大图像 - 第二部分

换句话说，生成器网络的工作就是欺骗分类器网络，使其认为生成的图像与原始的标签具有相同的类别。...用分类器网络代替判别器经典的GAN模型使用二分类判别器来判断生成的图像是否来自真实训练图像集合。判别函数是一个相对容易的机器学习任务，而且很容易训练。...变分自编码器损失函数原本VAE有两个用途：将来自MNIST数据集的样本图像编码成近似单位高斯变量（在我们的模型中，一个潜在矢量由32个数值组成）的小的实数矢量，并且生成与训练图像看起来很像的图像。...事实证明，具有完全随机权重的神经网络仍然可以具有有趣而强大的计算能力。一个薄的网络层被附加到神经网络的激活部分以完成一些任务（例如预测一个复杂的信号），并且只有这个最后的薄层被反向传播训练。...这种随机加训练层的混合对于许多任务来说都相当管用。

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如何让你的推荐系统具有可解释性？

归纳规则：从商品为中心的知识图谱中挖掘, 总结出用于推断不同商品关联的常见多跳关系模式，并为模型预测提供人类可理解的解释; 通过引入规则对推荐模块进行扩充，使其在处理冷启动问题时具有更好的泛化能力; 所以本文是希望通过联合训练推荐和知识图谱来给出既准确又可解释的推荐...多任务学习此处我们采用多任务目标函数进行优化：其中和是规则学习和推荐学习模块的目标函数,注意目标函数中共享了. ? 实验模型效果 ?...在加权的训练中结合推荐损失和规则选择损失可以提高推荐效果; 从知识图谱中抽取得到的规则对于商品对的特征向量学习是非常有价值的，学习得到的向量可以加强多个基本的推荐模型; 多任务学习的方式对于推荐和规则选择比规则加权学习贡献更多...该框架由两个模块组成：规则学习模块和推荐模块。规则学习模块能够在具有不同类型商品关联的知识图中导出有用的规则，推荐模块将这些规则引入到推荐模型中以获得更好的性能。...进一步的分析表明，我们基于多任务学习的组合方法（带有BPRMF的和NCF的$RuleRec_{two}）在不同规则数下的性能优于两步法。不同关联规则的组合有助于获得更好的推荐结果。

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NIPS2018 | 腾讯AI Lab入选20篇论文，含2篇Spotlight

这两个算法具有很快的收敛速度。...本文中，研究者提出一种往复式学习的算法在训练分类器的过程中挖掘显著性，该算法通过前向和后向两部分操作来生成显著性响应图。在训练过程中，响应图作为正则项结合传统的分类损失函数进行网络的训练。...以历史的多任务学习经验作为训练集，L2MT 首先使用层式图神经网络（layerwise graph neural network）学习每个多任务问题里所有任务的特征表示。...其次，L2MT 会学习一个估计函数来预测相对测试错误率，该估计函数基于多任务问题的特征表示以及多任务学习模型。...训练阶段是学习一个估计函数 f(·,·) ，以基于训练数据集和特定的多任务模型来近似相对测试误差；测试阶段则是通过最小化该相对测试误差（接近随 Ω 变化的 γ1f(E˜ , Ω)）来学习任务协方差矩阵。

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超越MobileNet V3 | 详解SkipNet+Bias Loss=轻量化模型新的里程碑

本文提出通过重塑标准交叉熵来解决随机预测带来的问题，使其偏向具有有限数量独特描述特征的数据点。...作者强调通过简单修改取得了卓越的结果，该修改不是由于设计上的创新，而是由于网络与损失的结合。 2.2 损失函数在许多任务中，最常见的目标函数选择是交叉熵。...然而，各种研究表明，旨在解决特定问题的损失函数的设计可以有显著的好处。 Focal loss提出对标准交叉熵进行重塑，以解决目标检测器在训练过程中遇到的前景-背景类不平衡的问题。...在一个标准场景中有一个数据集，其中每个，神经网络，其中θ为模型参数。通常，训练的目的是通过最小化训练集的期望损失来学习模型。一般来说，分类问题的交叉熵损失为: ?...对于正确和错误预测的低置信度和低方差数据点，损失是向下加权的。此外，对于高置信度和高方差的错误预测，它是向上加权的，因为从这类具有大量独特特征的数据点学习，可以对优化过程产生积极的影响。

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NIPS2018 | 腾讯AI Lab入选20篇论文，含2篇Spotlight

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综述：AI系统安全的实用方法介绍

一些众所周知的特定模型防护策略包括对抗性训练、训练中加入鲁棒性导向的损失函数、denoising layers去除特征的对抗模式和冗余师生框架。...多样化的方法，例如不同模型类在不同训练数据的组合（bagging）训练和加权集成组件以弥补其他成员的缺陷（boosting）。...通用架构通常包含许多以特定模式排列的卷积层和池化层。卷积层通常后跟非线性激活函数。学习过程基于确定当前误差的损失函数和误差传播，及其可学习参数的优化函数。...2）Multi-Task Networks 多任务网络神经网络的多任务学习 (MTL) 学习统一的特征表示，耦合特定于任务的损失贡献，同时优化多个任务，从而加强跨任务的一致性。...然而，不同任务的损失通常有不同的尺度，均匀地平均所有损失会抑制损失较小任务的梯度。 3）神经架构搜索NAS NAS方法旨在对耗时的手动神经网络架构设计改变为自动化。

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