多任务学习MTL损失函数
时间: 2024-09-17 16:06:17 浏览: 47
多任务学习multitask learning.pdf
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多任务学习(Multi-task Learning, MTL)是一种机器学习策略,它允许模型同时学习多个相关的任务,通常是为了共享信息和提高整体性能。MTL 中的损失函数设计旨在结合各个任务的学习目标,并可能通过加权或联合优化来平衡它们。
一种常见的MTL 损失函数是“分离加权”(Separate Weights),在这种方法中,每个任务有一个独立的损失函数,然后将它们加权求和,如 \( \mathcal{L}_{MTL} = \sum_{i=1}^{N} w_i \mathcal{L}_i \),其中 \( N \) 是任务数,\( w_i \) 是对应任务的权重。
另一种是“联合优化”(Joint Optimization),如通过最小化所有任务的联合损失,比如通过最大化任务间的共现矩阵或者添加任务间正则项,如 \( \mathcal{L}_{MTL} = \sum_{i=1}^{N} \mathcal{L}_i + \lambda \cdot \text{task\_dependence}(f) \),这里 \( \text{task\_dependence}(f) \) 描述了任务之间的依赖结构。
还有一些混合方法,例如Meta-Learning框架下的MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)损失,它不仅考虑单个任务,还关注适应新任务的能力。
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