分类：多任务

2021
07-12

关于keras多任务多loss回传的思考

如果有一个多任务多loss的网络，那么在训练时，loss是如何工作的呢？比如下面：model=Model(inputs=input,outputs=[y1,y2])l1=0.5l2=0.3model.compile(loss=[loss1,loss2],loss_weights=[l1,l2],...)其实我们最终得到的loss为final_loss=l1*loss1+l2*loss2我们最终的优化效果是最小化final_loss。问题来了，在训练过程中，是否loss2只更新得到y2的网络通路，还是loss2会更新所有的网络层呢？此问题的关... 继续阅读 >

2020
10-10

python利用线程实现多任务

我们怎么让一个Python程序里边实现多任务呢？实现多任务可以有多种方式，这里我们先了解使用线程的方式实现多任务。线程是实现多任务的一种的手段。其实用的是threading模块，threading模块里有一个类叫Thread。Python的thread模块是比较底层的模块，Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。一、通过构造器传函数的方式创建线程我们先来看一个实例：importtimeimportthreadingdef... 继续阅读 >

2020
10-10

详解python程序中的多任务

现实生活中，有很多场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候，手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的。以上这些可以理解为多任务。那在程序中怎么能做到多任务，它有什么好处？接下来我们来看看没有多任务的程序是什么效果。importtimedefsing():foriinrange(5):print("正在唱...")time.sleep(1)defdance():foriinrange(5):print("正在跳...")time.sleep(1)defmain():sing()dan... 继续阅读 >

2020
10-08

keras 多任务多loss实例

记录一下：#Threelossfunctionscategory_predict1=Dense(100,activation='softmax',name='ctg_out_1')(Dropout(0.5)(feature1))category_predict2=Dense(100,activation='softmax',name='ctg_out_2')(Dropout(0.5)(feature2))dis=Lambda(eucl_dist,name='square')([feature1,feature2])judge=Dense(2,activation='softmax',name='bin_out')(dis)model=Model(inputs=[img1,img2],outputs=[category_pred... 继续阅读 >