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.
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.
The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ua
