Вопрос или проблема
У меня есть архитектура CNN с двумя функциями кросс-энтропии потерь $\mathcal{L}_1$ и $\mathcal{L}_2$, которые суммируются в общую потерю $\mathcal{L} = \mathcal{L}_1 + \mathcal{L}_2$. Задача, которую я хочу решить, — это неконтролируемая адаптация домена.
Я заметил следующее поведение:
- Градиенты, приходящие от $\mathcal{L}_1$, имеют другую величину, чем те, которые приходят от $\mathcal{L}_2$, так что надзор, приходящий от первой потери, является незначительным.
- $\mathcal{L}_1$ имеет положительное постоянное значение и не уменьшается в ходе обучения, тогда как $\mathcal{L}_2$ уменьшается.
Как я могу минимизировать $\mathcal{L}_1$ и как я могу сделать градиент от $\mathcal{L}_1$ более значимым? В настоящее время у меня есть два варианта:
- Добавить параметр компромисса к одной из двух потерь $\mathcal{L} = \mathcal{L}_1 + \gamma \cdot \mathcal{L}_2$
- Нормализовать градиенты на каком-то этапе
Последний вариант — оставить все как есть, с мотивировкой, что одна из потерь не обеспечивает надзор для задачи, которую я хочу решить. У вас есть какие-либо советы, какой путь выбрать?
Если вы можете оптимизировать гиперпараметр весов γ, то относительная важность функций потерь становится эмпирическим вопросом. Эти данные помогут направить комбинацию потерь.
Нормализация градиентов носит случайный характер. Это упрощает, но может чрезмерно упростить проблему.
.
Ответ или решение
Ваша задача связана с обучением сверточной нейронной сети (CNN) в контексте задачи безнадзорной адаптации к домену. При этом вы работаете с двумя функционалами потерь — (\mathcal{L}_1) и (\mathcal{L}_2), которые в сумме дают полный функционал (\mathcal{L} = \mathcal{L}_1 + \mathcal{L}_2). Вы заметили, что градиенты от (\mathcal{L}_1) имеют настолько меньшую величину, что они практически не влияют на обучение. Более того, значение (\mathcal{L}_1) не уменьшается в процессе обучения, что отличается от (\mathcal{L}_2).
Теория
Когда у вас в модели несколько функционалов потерь, адекватное понимание их влияния на процесс обучения становится критически важным. Разное значение градиентов может указывать на дисбаланс влияния этих функций на модель. В зависимости от задачи, сбалансированное влияние обеих потерь может быть желательным для достижения оптимального результата.
Пример
Прикладной пример в других задачах машинного обучения может помочь понять, как иногда один функционал потерь может доминировать над другим, подавляя его сигнал. Представьте себе задачу, в которой классификационная и регрессионная составляющие ведут борьбу за ограниченные ресурсы модели. Если классификация доминирует, модель может игнорировать важные аспектные данных, которые важны для регрессии.
Применение
-
Шкалирование потерь: Одним из наиболее распространенных решений в данном контексте является введение коэффициента шкалирования для одного из функционалов потерь. Если динамика изменения (\mathcal{L}_1) незначительна, разумно увеличить его вклад, чтобы сбалансировать участие обоих функционалов. Попробуйте модель с функцией (\mathcal{L} = \mathcal{L}_1 + \gamma \cdot \mathcal{L}_2), где (\gamma < 1) может увеличить относительное влияние (\mathcal{L}_1).
-
Нормализация градиентов: Другая методика предполагает нормализацию градиентов. Это может быть выполнено путем приведения всех градиентов к общей шкале, что позволяет избежать чрезмерного доминирования одной из частей. Однако учтите, что это может внести некоторую степень произвольности в процесс обучения.
-
Переосмысление роли (\mathcal{L}_1): Возможно, (\mathcal{L}_1) не предоставляет важной информации для решения вашей задачи. В таком случае добавление (\mathcal{L}_1) может быть избыточным или его стоит пересмотреть.
Подводя итог, оцените ваши требования к задаче и тестируйте различные модели с измененными параметрами потерь. Отдайте приоритет опытно-экспериментальному подходу для нахождения оптимального решения, пристально наблюдая за откликом модели на изменения.