Multi-task learning 中的Loss設計
Multi-task learning 中的Loss設計 核心問題： 在Multi-task learning的一個核心的問題是loss的設計： 1、如何控制各子任務loss的權重？ 2、起始訓練時各子任務loss的數量級不同會對收斂造成哪些影響？ 這兩個問題歸結起來是Gradient Balancing(梯度平衡)的問題，不同任務的loss的梯度相差過大， 導致梯度小的loss在訓練過程中被梯度
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