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一般多任务，大家都喜欢叠加很多损失，由此产生很多损失权重系数。此外，有的学者直接对梯度进行操作。咋一看，上面三个系数貌似重复多余，直接用其中一个系数代替不行吗？为此，回顾了下神经网络的前向传播和反向求导公式，感觉有点拉大旗作虎皮的意味。标题本来是“Rethinking”，想着会有一些新发现，但随后就改成了“Relooking”蒜鸟。
形式化
直观来说，损失权重 λ λ λ 、梯度权重 α α α、学习率 η η η可以看做是三个标量系数，即trade-off parameter 或 weighting coefficient。
L = λ 1 L 1 + λ 2 L 2 ∇ θ L = α 1 ∇ L 1 + α 2 ∇ L 2 θ : = θ − η ⋅ ∇ θ L \begin{aligned} L &=\lambda_1 L_1+\lambda_2 L_2\\ \nabla_\theta L &=\alpha_1 \nabla L_1+\alpha_2 \nabla L_2\\ \theta :&= \theta-\eta \cdot \nabla_\theta L \end{aligned} L∇θLθ:=λ1L1+λ2L2=α1∇L1+α2∇L2=θ−η⋅∇θL
作用：
- 损失权重 λ λ λ：对相应任务的损失值进行缩放。 λ λ λ越大，表明该项贡献越大（越重要），则要放大其损失值，促使模型对该项的优化。反之，越小，则是该项损失趋近0，贡献被忽略。
- 梯度权重 α α α：在反向传播中，直接对梯度值进行缩放。
- 学习率 η η η：对所有梯度统一缩放，以控制模型参数的更新步长。 η η η越大，则模型参数的步长越大。
案例讲解
下面以一个神经网络的为例，从底层原理来看它们的作用。
1. 网络结构定义
考虑一个双层网络：
- 输入： x x x
- 参数： W 1 , b 1 , W 2 , b 2 W_1, b_1, W_2, b_2 W1,b1,W2,b2
- 激活函数： g ( ⋅ ) g(\cdot) g(⋅) (如ReLU)
- 输出层未激活
2. 前向传播
流程：Fc1 --> Activation --> Fc2。
z 1 = W 1 x + b 1 a 1 = g ( z 1 ) z 2 = W 2 a 1 + b 2 \begin{align} z_1 &= W_1 x + b_1 \\ a_1 &= g(z_1) \\ z_2 &= W_2 a_1 + b_2 \\ \end{align} z1a1z2=W1x+b1=g(z1)=W2a1+b2
3. 多任务损失计算
为了方便展示损失任务的权重系数，这里假设两个损失函数。其中，主任务交叉熵损失，辅助任务均方误差损失。
L = λ 1 ⋅ CE ( z 2 , y ce ) + λ 2 ⋅ MSE ( a 1 , y mse ) = λ 1 ⋅ l o s s 1 + λ 2 ⋅ l o s s 2 \begin{align} L &= \lambda_1 \cdot \text{CE}(z_2, y_{\text{ce}}) + \lambda_2 \cdot \text{MSE}(a_1, y_{\text{mse}}) \\ &= \lambda_1 \cdot loss_1 + \lambda_2 \cdot loss_2 \end{align} L=λ1⋅CE(z2,yce)+λ2⋅MSE(a1,ymse)=λ1⋅loss1+λ2⋅loss2
4. 反向传播梯度计算
∂ L ∂ W 1 = ∂ ( λ 1 l o s s 1 + λ 2 l o s s 2 ) ∂ W 1 = α 1 ( λ 1 ∂ l o s s 1 ∂ W 1 ) + α 2 ( λ 2 ∂ l o s s 2 ∂ W 1 ) = α 1 λ 1 ∂ l o s s 1 ∂ W 1 + α 2 λ 2 ∂ l o s s 2 ∂ W 1 \begin{align} \frac{\partial L}{\partial W_1} &= \frac{\partial (\lambda_1 loss_1 + \lambda_2 loss_2)}{\partial W_1} \\ &= \alpha_1 \left( \lambda_1 \frac{\partial loss_1}{\partial W_1}\right) + \alpha_2 \left( \lambda_2 \frac{\partial loss_2}{\partial W_1}\right) \\ &= \alpha_1 \lambda_1 \frac{\partial loss_1}{\partial W_1} + \alpha_2 \lambda_2 \frac{\partial loss_2}{\partial W_1} \\ \end{align} ∂W1∂L=∂W1∂(λ1loss1+λ2loss2)=α1(λ1∂W1∂loss1)+α2(λ2∂W1∂loss2)=α1λ1∂W1∂loss1+α2λ2∂W1∂loss2
5. 参数更新
W 1 ← W 1 − η ⋅ ∂ L ∂ W 1 W_1 \leftarrow W_1 - \eta \cdot \frac{\partial L}{\partial W_1} W1←W1−η⋅∂W1∂L
即：
Δ W 1 = − η [ α 1 ⏞ 梯度权重 ( λ 1 ⏞ 损失权重 ∂ l o s s 1 ∂ W 1 ) + α 2 ⏞ 梯度权重 ( λ 2 ⏞ 损失权重 ∂ l o s s 2 ∂ W 1 ) ] \Delta W_1 = -\eta \left[ \overbrace{\alpha_1}^{\text{梯度权重}} \left( \overbrace{\lambda_1}^{\text{损失权重}} \frac{\partial loss_1}{\partial W_1} \right) + \overbrace{\alpha_2}^{\text{梯度权重}} \left( \overbrace{\lambda_2}^{\text{损失权重}} \frac{\partial loss_2}{\partial W_1} \right) \right] ΔW1=−η α1 梯度权重 λ1 损失权重∂W1∂loss1 +α2 梯度权重 λ2 损失权重∂W1∂loss2
总结
- 根据step4可知，一般不需要对梯度进行惩罚操作，且过于复杂，直接对损失函数施加权重具有同样的功能。
- 根据step5可知，学习率全局缩放梯度向量，即调整整体的步长。
- 如梯度裁剪或者梯度归一化等特殊情况才在内部对梯度操作，非必须，一般不作用于梯度。
注：上述情况与GPT 4O交流的结果。以当前本人的水平，还无法体会到更深层次的含义。