nashmtl修改更新次数后报错 about libmtl

[Baijiong-Lin]

已修复

[yushengjiexy]

哥们，还是有报错的，alpha可能是numpy也可能是tensor

[Baijiong-Lin]

哪个配置下有报错，麻烦提供一下运行命令，谢谢

[yushengjiexy]

恩恩，好的，我明天在跑一下告诉你。我新发现一个nashmtl的问题你能指导我一下吗？我传入2任务的loss，数值分别是700多和600多，结果乘上nashmtl后，总的loss变成了0.5，有什么超参数可以调节的吗，这导致我模型收敛不了。

[yushengjiexy]

哪个配置下有报错，麻烦提供一下运行命令，谢谢

不好意思，是我看错了你的commit，修改错了，你的修改是ok的，已经没有报错了。另外，你能帮我看看我哦的bug吗，nashmtl算出来的weight_loss好小，是10-4级别的，是要调整什么超参数吗？谢谢

[Baijiong-Lin]

这个问题可能需要问一下Nash-MTL的作者们

[yushengjiexy]

这个问题可能需要问一下Nash-MTL的作者们

问了。但感觉，梯度很大时候，nashmtl就会计算出很小的loss权重(10-4)，反传回去时候网络参数的梯度就会非常小，整个网络根本迭代不动。

[Baijiong-Lin]

我也没想到什么好方法

[MingChaoXu]

下有报错，麻烦提供一下运行命令，谢

这个问题可能需要问一下Nash-MTL的作者们

问了。但感觉，梯度很大时候，nashmtl就会计算出很小的loss权重(10-4)，反传回去时候网络参数的梯度就会非常小，整个网络根本迭代不动。

请问，你这边用多任务算法的时候，有什么实际work的算法吗，我这边在实际使用的时候其实都会比单任务差很多

[MingChaoXu]

我这边主要是yolox架构的object detection跟自驾任务中的freespace，这两个任务，每个任务都有若干loss，但是用MTL来优化其实远比我随便调一下loss权重要差

[yushengjiexy]

@MingChaoXu
你都试了哪些方法

[MingChaoXu]

我尝试了pcgrad，uw，nash mtl，cagrad，graddrop，都不好使，不知道你这有没有work的经验？

[yushengjiexy]

@MingChaoXu
和nashmtl的作者聊的,可能要对输出做归一化,AvivNavon/nash-mtl#13
你的nash mtl没问题吗

[MingChaoXu]

我这边nash mtl可以收敛，就是精度变差了，你有尝试别的算法吗？效果怎么样？

[yushengjiexy]

我就是pcgrad，有一点点效果，试了nashmtl不行，现在在尝试gradnorm，我也是用的yolox的主干。感觉可能和你的数据分布相关

[MingChaoXu]

我的两个任务的数据并没有共同标注，就是每份数据只有一个任务的标注，不知道这个会不会影响，因为我看论文里的数据好像是多任务标注都有的？

[yushengjiexy]

这不是非同源数据吗？

[yushengjiexy]

我尝试了pcgrad，uw，nash mtl，cagrad，graddrop，都不好使，不知道你这有没有work的经验？

[MingChaoXu]

是的，可以说非同源数据吧，domain是一样的，只不过只有单个数据的标注，你的任务是两种标注都有是吗？

[yushengjiexy]

shide

[yushengjiexy]

谢谢作者，nashmtl这个方法我先不用了吧。。。。

[yushengjiexy]

是的，可以说非同源数据吧，domain是一样的，只不过只有单个数据的标注，你的任务是两种标注都有是吗？

可以看看这篇paper https://arxiv.org/pdf/2209.11379.pdf
另外，可以加下微信，讨论下吗，DayDayAmazing，备注mtl

[yushengjiexy]

@MingChaoXu

[MingChaoXu]

@yushengjiexy 好的～互相学习一下hhh，加你了