728x90 MultiTaskLearning1 [PYTORCH] 다중 손실 함수(Multi-loss)를 효율적으로 합쳐서 역전파하는 3가지 방법과 해결 전략 현업 딥러닝 엔지니어의 관점에서 분석한 멀티 태스크 학습(Multi-task Learning) 시 손실 함수 결합 및 그래디언트 불균형 해결 가이드1. 다중 손실 함수(Multi-loss) 결합의 핵심 개념딥러닝 모델이 복잡해짐에 따라 하나의 모델이 여러 개의 태스크를 동시에 수행해야 하는 경우가 많아졌습니다. 예를 들어, 자율 주행 시스템에서는 단일 백본 네트워크를 통해 객체 검출(Object Detection), 세그멘테이션(Segmentation), 그리고 깊이 추정(Depth Estimation)을 동시에 수행합니다. 이때 각 태스크는 고유의 손실 함수($L_1, L_2, ..., L_n$)를 가지며, 이를 최적화하기 위해 하나로 합치는 과정이 필요합니다. 단순히 모든 손실을 더하는 방식($L_{.. 2026. 4. 4. 이전 1 다음 728x90
