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2022年12月17日
Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics
摘要: 很多深度学习都是多任务学习(Multi-Task Learning, MTL),需要对多个Loss同时优化,模型的性能受各Loss的权重的影响,手工选择权重成本太高,是不可能的,于是提出了基于Uncertainty的自动学习权重的方式. 下图是一个典型的多任务学习场景,需要同时满足语义分割,实例分割
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posted @ 2022-12-17 21:04 MSTK
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