多任务的loss优化

1、多任务学习优化面临的问题

多任务学习经常会出现跷跷板现象，即两个任务联合学习的时候，可能一个任务效果变好，另一个任务效果变差。究其本质，核心是训练过程中存在以下3个方面问题：

1. 多任务梯度方向不一致：同一组参数，不同的任务更新方向不一致，导致模型参数出现震荡，任务之间出现负迁移的现象，一般出现在多个任务之间差异较大的场景；
2. 多任务收敛速度不一致：不同的任务收敛速度不一样，有的任务比较简单收敛速度快，有的任务比较困难收敛速度慢，导致模型训练一定轮数后，有的任务已经overfitting，有的任务还是underfitting的状态；
3. 多任务loss取值量级差异大：不同的任务loss取值范围差异大，模型被loss比较大的任务主导，这种情况在两个任务使用不同损失函数，或者拟合值的取值差异大等情况下最为常见。

2、多任务设计

比较容易想到的是，多目标loss设计要满足以下两点，避免被某个任务主导：

1. 各任务loss量级接近，最好一致；(值域量级接近)，loss量级可以使各任务loss除以对应的初始loss(交叉熵损失/L2)
2. 各任务以相近的速度进行学习。(学习速度接近)， 速度即相邻迭代次数对应的loss的比值，值越小则速度越高
3. 各个任务间设置权重

2.3、多任务学习中各 loss 权重应该如何设计

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任务不确定性：关于多任务学习中的均衡loss方法之一 - 算法之道

 作者自己的方法，没有论文，仅供参考：

极市开发者平台-计算机视觉算法开发落地平台

2.2、通过梯度优化提升多任务学习效果的方法

针对上述多任务学习优化过程中的问题，业内有一系列的工作进行解决。今天给大家介绍4篇通过梯度优化提升多任务学习效果的方法。

具体参考： 多任务学习中各loss权重应该如何设计呢？ - 知乎

2.3 Using Uncertainty to Weigh Losses

Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics_cdknight_happy的博客-CSDN博客

Uncertainty Loss不确定损失_CharpYu的博客-CSDN博客

2.4、多任务分析解决

参考文章：

1、多目标模型的loss优化 - 知乎

2、论文阅读：Gradient Surgery for Multi-Task Learning - 知乎