Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/907

1.5K viewsMar 31 at 18:02

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

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований