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python - Tensorflow:多个损失函数与多个训练操作

coder 2023-08-15 原文

我正在创建一个预测多个输出(具有不同激活)的 Tensorflow 模型。我认为有两种方法可以做到这一点:

方法 1: 创建多个损失函数(每个输出一个)，合并它们(使用 tf.reduce_mean 或 tf.reduce_sum)并像这样将其传递给训练操作:

final_loss = tf.reduce_mean(loss1 + loss2)
train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(final_loss)

方法二:创建多个训练操作，然后像这样对它们进行分组:

train_op1 = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss1)
train_op2 = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss2)
final_train_op = tf.group(train_op1 train_op2)

我的问题是一种方法是否优于另一种方法？还有第三种我不知道的方法吗？

谢谢

最佳答案

我想提出一个微妙的观点，我认为之前的答案中没有提到这一点。

如果您使用类似 GradientDescentOptimizer 的东西，这些操作将非常相似。这是因为取梯度是一个线性运算，求和的梯度等于梯度的和。

但是，ADAM 做了一些特别的事情:无论损失的规模如何，它都会缩放梯度，以便它们始终与您的学习率保持一致。如果您将损失乘以 1000，它不会影响 ADAM，因为它的变化会被归一化。

因此，如果您的两次损失大致相同，那么应该不会有什么不同。如果一个比另一个大得多，那么请记住，在最小化之前求和基本上会忽略较小的那个，而进行两个操作将花费同样的努力来最小化两者。

我个人喜欢将它们分开，这样您就可以更好地控制将注意力集中在一个或另一个损失上的程度。例如，如果它是多任务学习，并且一项任务比另一项任务更重要，则两个具有不同学习率的操作大致可以完成此任务。

关于python - Tensorflow:多个损失函数与多个训练操作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49953379/

Tensorflow训练sectiontraincodepython

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