PyTorchでの複数タスク学習の処理方法についてどうやっていますか？

1年 ago
結衣, 春花
1 minute

PyTorchにおけるマルチタスク学習の一般的な方法には、通常2つの方法があります。

  1. 複数の出力層の使用：モデルの最後に複数の出力層を追加し、各出力層が1つのタスクに対応します。その後、各タスクの損失を重み付きに合計するための損失関数を設定し、タスクの重要性に応じて異なる重みを設定できます。この方法は直感的ですが、各タスクのデータラベルが一致していることに注意する必要があります。
class MultiTaskModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiTaskModel, self).__init__()
        self.shared_layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 50),
            nn.ReLU()
        )
        self.task1_output = nn.Linear(50, 10)
        self.task2_output = nn.Linear(50, 5)

    def forward(self, x):
        x = self.shared_layers(x)
        output1 = self.task1_output(x)
        output2 = self.task2_output(x)
        return output1, output2

model = MultiTaskModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

output1, output2 = model(input)
loss = 0.5 * criterion(output1, target1) + 0.5 * criterion(output2, target2)
  1. 共有特徴抽出器：入力データの特徴を抽出するために共有の特徴抽出器を使用し、その後に異なるタスクの出力層を接続します。この方法により、モデルのパラメータを効果的に共有し、トレーニング時間を短縮し、過学習を防ぐことができます。
class SharedFeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SharedFeatureExtractor, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Linear(100, 50),
            nn.ReLU()
        )

    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

class MultiTaskModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiTaskModel, self).__init__()
        self.shared_feature_extractor = SharedFeatureExtractor()
        self.task1_output = nn.Linear(50, 10)
        self.task2_output = nn.Linear(50, 5)

    def forward(self, x):
        x = self.shared_feature_extractor(x)
        output1 = self.task1_output(x)
        output2 = self.task2_output(x)
        return output1, output2

model = MultiTaskModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

output1, output2 = model(input)
loss = 0.5 * criterion(output1, target1) + 0.5 * criterion(output2, target2)

どの方法を採用するにせよ、異なるタスクに合わせて異なる損失関数を設定し、実際の状況に応じて異なるタスク間の重みを調整する必要があります。

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