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Pytorch里面多任务Loss是加起来还是分别backward? | Pytorch | 深度学习

当你在深度学习中进入“多任务学习(Multi-task Learning)”的领域,第一道关卡可能不是设计网络结构,也不是准备数据集,而是:多个Loss到底是加起来一起backward,还是分别backward?

这个问题看似简单,却涉及PyTorch计算图的构建逻辑、自动求导机制、内存管理、任务耦合性、优化目标权衡等多重复杂因素。

图片

1. 多任务学习中的Loss定义

1.1 多任务Loss形式

在一个多任务模型中,我们一般会有若干个子任务,设任务数为 ,每个任务都有一个对应的Loss函数 ,我们最终优化的Loss是:

其中, 是任务的权重系数。

1.2 PyTorch中的基本写法

在PyTorch中,多任务Loss通常如下所示:

loss_task1 = criterion1(output1, target1)
loss_task2 = criterion2(output2, target2)
total_loss &
http://www.dtcms.com/a/209687.html

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