深度学习的多个loss如何平衡？
深度学习中，当模型需要同时优化多个目标时，就会出现多个 Loss 函数。例如，在图像分割任务中，可能需要同时考虑像素级别的分类准确率（交叉熵损失）和分割区域的形状或边界的平滑度（Dice Loss、Boundary Loss）。又或者在多任务学习中，模型需要完成图像分类、目标检测和语义分割等多项任务，每个任务都有自己的 Loss 函数。
如何平衡多个 Loss 函数是深度学习模型设计中的一个核心问题，因为简单地将它们相加可能导致模型在某个 Loss 上表现极差，而另一个 Loss 上表现很好，最终整体性能不佳。 平衡多个 Loss 的目标是找到一个最优的权重组合，使得模型在所有目标上都能取得良好的表现。
下面将详细介绍平衡多个 Loss 的常用方法和策略：
核心思想：加权求和与动态调整
平衡多个 Loss 的核心思想通常是通过对各个 Loss 函数进行加权求和，然后最小化这个加权总 Loss。关键在于如何确定这些权重。最简单的方式是手动设置固定权重，但更高级的方法会采用动态调整策略，让权重根据训练过程自动变化。
常用方法与策略：
1. 手动设置固定权重 (Manual Weighting)
这是最简单直接的方法。将每个 Loss 函数乘以一个预设的权重，然后将它们相加得到最终的 Loss：
$$L_{total} = w_1 L_1 + w_2 L_2 + ... + w_n L_n$$
其中：
$L_i$ 是第 i 个 Loss 函数。
$w_i$ 是第 i 个 Loss 函数对应的权重。
优点：
实现简单，容易理解和实现。
对于一些任务，如果各个 Loss 的尺度相近且重要性相对固定，这种方法可能就足够了。
缺点：
需要大量的超参数调优。 选择合适的权重组合非常困难，需要多次实验和经验。
对 Loss 的尺度敏感。 如果不同 Loss 的数值范围差异很大，一个微小的权重变化就可能导致一个 Loss 占据主导地位。
无法适应训练过程中的动态变化。 各个 Loss 的重要性可能会随着训练的进行而改变，固定权重无法捕捉这种变化。
调优技巧：
Loosening the Constraints: 观察每个 Loss 函数在训练初期的值。如果某个 Loss 的初始值远大于其他 Loss，可能需要赋予它较低的权重，反之亦然。
Importancebased Weighting: 根据任务对各个 Loss 的重要性来分配权重。例如，如果分类准确率是首要目标，交叉熵损失的权重可能比边界损失要高。
Trial and Error: 最常见的方法是通过反复试验来找到一组“看起来不错”的权重。
2. Loss Scaling (尺度缩放)
在手动设置权重之前，或者作为一种预处理步骤，可以考虑对 Loss 进行尺度缩放，使其在相近的范围内。这可以使手动设置的权重更加敏感和有效。
常见的尺度缩放方法包括：
除以平均值/最大值： 在一个 epoch 或一批数据上计算每个 Loss 的平均值或最大值，然后用该值对 Loss 进行缩放。
Log Transform: 对 Loss 取对数，有时可以减小量级差异。
Normalization: 将 Loss 映射到一个固定的区间，如 [0, 1]。
优点：
可以提高手动设置权重时的敏感度和有效性。
一定程度上缓解了 Loss 尺度差异带来的问题。
缺点：
仍然需要手动设置权重。
缩放的比例可能会影响 Loss 的梯度信息。
3. 动态权重调整 (Dynamic Weighting)
这是更高级、更常用的方法，旨在让权重根据训练过程中的信息（如 Loss 的值、梯度的范数等）自动调整。
3.1 基于梯度的平衡 (Gradient Balancing)
由 David et al. 在 "Learning to Reconstruct with Sound" 和 "MultiTask Learning with Uncertainty" 等工作中提出。核心思想是让所有 Loss 函数的总梯度范数保持相对稳定或让不同 Loss 的梯度范数之间保持某种比例关系。
假设有 n 个 Loss 函数 $L_1, L_2, ..., L_n$，以及对应的权重 $w_1, w_2, ..., w_n$。模型参数为 $ heta$。
总 Loss $L_{total} = sum_{i=1}^n w_i L_i$。
梯度为 $g_i = abla_ heta L_i$。
目标是调整 $w_i$ 使得各个 Loss 的梯度对总梯度贡献的“影响力”大致相当。一种实现方式是让 $w_i ||g_i||$ 的范数大致相等。
一个常见的实现是最小化以下目标：
$$ sum_{i=1}^n frac{1}{2} (w_i ||g_i||)^2 $$
或者更具体地，最小化 $L_{total}$，并且在更新权重时，尝试让 $w_i ||g_i||$ 保持在一个共同的平均梯度范数 $ar{g}$：
$$ w_i ||g_i|| approx ar{g} $$
这就意味着
$$ w_i approx frac{ar{g}}{||g_i||} $$
这可以转化为一个优化问题，或者通过一个简单的比例来更新权重：
$$ w_i(t+1) = w_i(t) frac{ar{g}}{||g_i(t)||} $$
其中 $w_i(t)$ 是在第 t 步的权重，$ar{g}$ 是一个目标梯度范数，可以是一个超参数或者根据所有 $||g_i||$ 的平均值来动态确定。
优点：
自动调整权重，减少了手动调参的负担。
可以根据梯度信息动态地平衡 Loss 的重要性，特别是在 Loss 的尺度差异较大时效果较好。
缺点：
计算梯度范数会增加一些计算开销。
需要仔细选择或学习目标梯度范数 $ar{g}$。
3.2 基于不确定性的加权 (Uncertainty Weighting)
由 Kendall et al. 在 "MultiTask Learning with Uncertainty" 中提出。该方法将每个 Loss 函数的权重与对应任务的不确定性联系起来。直观地理解是，如果一个任务“更难”或“不确定性更高”，它对总 Loss 的贡献应该相对较小。反之，如果一个任务“更确定”，它对总 Loss 的贡献可以更大。
该方法假设每个 Loss 函数的噪声是各向同性的高斯噪声，其方差表示任务的不确定性。
模型参数 $ heta$ 和任务的不确定性 $sigma_i$（对应 $L_i$）一起进行优化。
总 Loss 形式如下：
$$ L_{total} = sum_{i=1}^n frac{1}{2sigma_i^2} L_i( heta) + log(sigma_i) $$
这里 $sigma_i$ 是一个需要学习的参数（通常是正值）。
对 $sigma_i$ 求导后，可以看到 $frac{1}{sigma_i^2}$ 起到了权重的作用，并且 $sigma_i$ 会被优化，从而实现动态加权。
优化目标是最小化 $L_{total}$。当某个 $L_i$ 的值较大时（意味着模型在任务 i 上表现不好，或者任务 i 本身就比较难），其对应的 $sigma_i^2$ 会增大，从而使得该 Loss 在总 Loss 中的权重 $frac{1}{2sigma_i^2}$ 减小。反之亦然。
优点：
基于理论，提供了一种更 principled 的方式来学习权重。
自动学习权重，并且可以处理不同任务的不确定性。
缺点：
需要将学习到的不确定性 $sigma_i$ 转换为权重。
可能需要对模型架构进行一些修改以适应学习不确定性。
对 Loss 的初始值和梯度可能比较敏感。
3.3 基于一致性/贡献度的加权 (Consistency/Contribution Based Weighting)
这种方法旨在根据每个 Loss 函数对整体模型性能的“贡献度”来调整权重。例如，如果某个 Loss 的梯度方向与当前优化方向一致，或者能有效提升整体性能，则可以增加其权重。
一种思路是观察每个 Loss 的梯度在更新参数时对模型参数的更新量。如果某个 Loss 的梯度能够驱动参数朝着更有利于整体性能的方向移动，则其权重可以增加。
这可能涉及到更复杂的策略，例如：
基于评估指标的权重调整： 周期性地评估模型在各种评估指标上的表现，然后根据某个指标的提升情况来调整对应 Loss 的权重。例如，如果分割边界的质量（某个评价指标）提升不明显，可以暂时增加 Boundary Loss 的权重。
基于梯度的余弦相似度： 计算每个 Loss 梯度的方向与总 Loss 梯度的方向的夹角，如果夹角越小，说明该 Loss 的梯度方向与总梯度方向越一致，可以适当增加其权重。
优点：
目标是直接优化最终的评估指标，可能获得更好的实际效果。
缺点：
实现复杂，需要引入额外的评估和反馈机制。
计算量可能较大。
4. 联合优化与渐进式训练
4.1 联合优化与多阶段训练
有时，可以采用多阶段的训练策略。
第一阶段： 专注于优化最重要的 Loss 函数，其他 Loss 函数的权重很低甚至为零。
后续阶段： 逐渐增加其他 Loss 函数的权重，或者引入其他 Loss 函数，让模型在整体性能上进行优化。
优点：
可以防止模型在训练初期被某些 Loss 函数“带偏”。
分阶段优化有助于模型逐步学习各个目标。
缺点：
需要设计合理的训练阶段和权重调整策略。
4.2 一致性蒸馏 (Consistency Distillation)
虽然不是直接的 Loss 平衡，但有时可以通过蒸馏的方式来处理多任务学习。将一个在各个任务上表现都很好的“教师模型”的输出来作为“学生模型”的一个监督信号，这可以间接帮助学生模型平衡多个任务。
5. 高级方法与研究方向
自动机器学习 (AutoML) 与超网络 (Hypernetworks): 利用 AutoML 技术或超网络来自动学习最优的 Loss 权重，或者直接学习一个能够根据不同任务动态分配权重的网络。
基于强化学习的权重学习： 使用强化学习代理来学习最佳的 Loss 权重策略，将权重调整视为一个动作，并将模型在各个任务上的表现作为奖励信号。
概率图模型 (Probabilistic Graphical Models): 将多任务学习视为一个概率模型，利用概率推理来解决 Loss 平衡问题。
实践中的考虑因素：
1. Loss 的尺度差异： 不同的 Loss 函数可能有截然不同的数值范围。例如，交叉熵损失可能在 010 之间，而 Dice Loss 可能在 01 之间。如果不做处理，一个 Loss 的梯度可能会主导整个优化过程。
解决方案： 尺度缩放或使用动态权重调整方法（如基于梯度）。
2. 任务的重要性： 不同的任务对最终模型性能的影响不同。
解决方案： 手动设置固定权重（根据经验）或使用动态调整方法（期望方法能够自动学习到重要性）。
3. 任务之间的相关性： 如果任务之间高度相关，协同优化可能会更有效。如果任务之间相互冲突，则需要更精细的平衡策略。
4. 训练的稳定性： 不当的权重设置可能导致训练不稳定，模型性能波动剧烈。
解决方案： 渐进式训练、平滑的权重更新策略。
5. 计算效率： 某些动态权重调整方法会增加额外的计算开销。
解决方案： 选择计算效率相对较高的动态方法，或者在必要时才使用。
总结一个通用的平衡策略：
一个比较通用的、在实践中比较有效的策略是：
1. 理解你的 Loss 函数： 了解每个 Loss 函数的意义、期望的数值范围以及它们如何影响模型。
2. 考虑 Loss 尺度： 如果尺度差异很大，先尝试简单的尺度缩放，或者直接采用基于梯度的动态权重调整方法。
3. 从简单开始： 如果任务和 Loss 函数不太复杂，可以先尝试手动设置固定权重，并根据经验进行调整。
4. 拥抱动态调整： 对于大多数多 Loss 的场景，动态权重调整（尤其是基于梯度的或基于不确定性的）通常是更鲁棒和更优的选择，可以显著减少手动调参的负担并获得更好的性能。
5. 多阶段训练： 如果发现模型在早期训练阶段容易出现不收敛或在某个 Loss 上表现极差，可以考虑分阶段训练。
6. 监控与调试： 在训练过程中，务必监控每个 Loss 函数的变化趋势以及它们对总 Loss 的贡献。这有助于诊断问题并指导权重调整。
最终，如何平衡多个 Loss 函数没有万能的公式，它很大程度上依赖于具体的任务、数据集以及所使用的模型架构。但理解上述的各种方法和策略，可以帮助你更有针对性地去解决这个问题。
如何平衡多个 Loss 函数是深度学习模型设计中的一个核心问题，因为简单地将它们相加可能导致模型在某个 Loss 上表现极差，而另一个 Loss 上表现很好，最终整体性能不佳。 平衡多个 Loss 的目标是找到一个最优的权重组合，使得模型在所有目标上都能取得良好的表现。
下面将详细介绍平衡多个 Loss 的常用方法和策略：
核心思想：加权求和与动态调整
平衡多个 Loss 的核心思想通常是通过对各个 Loss 函数进行加权求和，然后最小化这个加权总 Loss。关键在于如何确定这些权重。最简单的方式是手动设置固定权重，但更高级的方法会采用动态调整策略，让权重根据训练过程自动变化。
常用方法与策略：
1. 手动设置固定权重 (Manual Weighting)
这是最简单直接的方法。将每个 Loss 函数乘以一个预设的权重，然后将它们相加得到最终的 Loss：
$$L_{total} = w_1 L_1 + w_2 L_2 + ... + w_n L_n$$
其中：
$L_i$ 是第 i 个 Loss 函数。
$w_i$ 是第 i 个 Loss 函数对应的权重。
优点：
实现简单，容易理解和实现。
对于一些任务，如果各个 Loss 的尺度相近且重要性相对固定，这种方法可能就足够了。
缺点：
需要大量的超参数调优。 选择合适的权重组合非常困难，需要多次实验和经验。
对 Loss 的尺度敏感。 如果不同 Loss 的数值范围差异很大，一个微小的权重变化就可能导致一个 Loss 占据主导地位。
无法适应训练过程中的动态变化。 各个 Loss 的重要性可能会随着训练的进行而改变，固定权重无法捕捉这种变化。
调优技巧：
Loosening the Constraints: 观察每个 Loss 函数在训练初期的值。如果某个 Loss 的初始值远大于其他 Loss，可能需要赋予它较低的权重，反之亦然。
Importancebased Weighting: 根据任务对各个 Loss 的重要性来分配权重。例如，如果分类准确率是首要目标，交叉熵损失的权重可能比边界损失要高。
Trial and Error: 最常见的方法是通过反复试验来找到一组“看起来不错”的权重。
2. Loss Scaling (尺度缩放)
在手动设置权重之前，或者作为一种预处理步骤，可以考虑对 Loss 进行尺度缩放，使其在相近的范围内。这可以使手动设置的权重更加敏感和有效。
常见的尺度缩放方法包括：
除以平均值/最大值： 在一个 epoch 或一批数据上计算每个 Loss 的平均值或最大值，然后用该值对 Loss 进行缩放。
Log Transform: 对 Loss 取对数，有时可以减小量级差异。
Normalization: 将 Loss 映射到一个固定的区间，如 [0, 1]。
优点：
可以提高手动设置权重时的敏感度和有效性。
一定程度上缓解了 Loss 尺度差异带来的问题。
缺点：
仍然需要手动设置权重。
缩放的比例可能会影响 Loss 的梯度信息。
3. 动态权重调整 (Dynamic Weighting)
这是更高级、更常用的方法，旨在让权重根据训练过程中的信息（如 Loss 的值、梯度的范数等）自动调整。
3.1 基于梯度的平衡 (Gradient Balancing)
由 David et al. 在 "Learning to Reconstruct with Sound" 和 "MultiTask Learning with Uncertainty" 等工作中提出。核心思想是让所有 Loss 函数的总梯度范数保持相对稳定或让不同 Loss 的梯度范数之间保持某种比例关系。
假设有 n 个 Loss 函数 $L_1, L_2, ..., L_n$，以及对应的权重 $w_1, w_2, ..., w_n$。模型参数为 $ heta$。
总 Loss $L_{total} = sum_{i=1}^n w_i L_i$。
梯度为 $g_i = abla_ heta L_i$。
目标是调整 $w_i$ 使得各个 Loss 的梯度对总梯度贡献的“影响力”大致相当。一种实现方式是让 $w_i ||g_i||$ 的范数大致相等。
一个常见的实现是最小化以下目标：
$$ sum_{i=1}^n frac{1}{2} (w_i ||g_i||)^2 $$
或者更具体地，最小化 $L_{total}$，并且在更新权重时，尝试让 $w_i ||g_i||$ 保持在一个共同的平均梯度范数 $ar{g}$：
$$ w_i ||g_i|| approx ar{g} $$
这就意味着
$$ w_i approx frac{ar{g}}{||g_i||} $$
这可以转化为一个优化问题，或者通过一个简单的比例来更新权重：
$$ w_i(t+1) = w_i(t) frac{ar{g}}{||g_i(t)||} $$
其中 $w_i(t)$ 是在第 t 步的权重，$ar{g}$ 是一个目标梯度范数，可以是一个超参数或者根据所有 $||g_i||$ 的平均值来动态确定。
优点：
自动调整权重，减少了手动调参的负担。
可以根据梯度信息动态地平衡 Loss 的重要性，特别是在 Loss 的尺度差异较大时效果较好。
缺点：
计算梯度范数会增加一些计算开销。
需要仔细选择或学习目标梯度范数 $ar{g}$。
3.2 基于不确定性的加权 (Uncertainty Weighting)
由 Kendall et al. 在 "MultiTask Learning with Uncertainty" 中提出。该方法将每个 Loss 函数的权重与对应任务的不确定性联系起来。直观地理解是，如果一个任务“更难”或“不确定性更高”，它对总 Loss 的贡献应该相对较小。反之，如果一个任务“更确定”，它对总 Loss 的贡献可以更大。
该方法假设每个 Loss 函数的噪声是各向同性的高斯噪声，其方差表示任务的不确定性。
模型参数 $ heta$ 和任务的不确定性 $sigma_i$（对应 $L_i$）一起进行优化。
总 Loss 形式如下：
$$ L_{total} = sum_{i=1}^n frac{1}{2sigma_i^2} L_i( heta) + log(sigma_i) $$
这里 $sigma_i$ 是一个需要学习的参数（通常是正值）。
对 $sigma_i$ 求导后，可以看到 $frac{1}{sigma_i^2}$ 起到了权重的作用，并且 $sigma_i$ 会被优化，从而实现动态加权。
优化目标是最小化 $L_{total}$。当某个 $L_i$ 的值较大时（意味着模型在任务 i 上表现不好，或者任务 i 本身就比较难），其对应的 $sigma_i^2$ 会增大，从而使得该 Loss 在总 Loss 中的权重 $frac{1}{2sigma_i^2}$ 减小。反之亦然。
优点：
基于理论，提供了一种更 principled 的方式来学习权重。
自动学习权重，并且可以处理不同任务的不确定性。
缺点：
需要将学习到的不确定性 $sigma_i$ 转换为权重。
可能需要对模型架构进行一些修改以适应学习不确定性。
对 Loss 的初始值和梯度可能比较敏感。
3.3 基于一致性/贡献度的加权 (Consistency/Contribution Based Weighting)
这种方法旨在根据每个 Loss 函数对整体模型性能的“贡献度”来调整权重。例如，如果某个 Loss 的梯度方向与当前优化方向一致，或者能有效提升整体性能，则可以增加其权重。
一种思路是观察每个 Loss 的梯度在更新参数时对模型参数的更新量。如果某个 Loss 的梯度能够驱动参数朝着更有利于整体性能的方向移动，则其权重可以增加。
这可能涉及到更复杂的策略，例如：
基于评估指标的权重调整： 周期性地评估模型在各种评估指标上的表现，然后根据某个指标的提升情况来调整对应 Loss 的权重。例如，如果分割边界的质量（某个评价指标）提升不明显，可以暂时增加 Boundary Loss 的权重。
基于梯度的余弦相似度： 计算每个 Loss 梯度的方向与总 Loss 梯度的方向的夹角，如果夹角越小，说明该 Loss 的梯度方向与总梯度方向越一致，可以适当增加其权重。
优点：
目标是直接优化最终的评估指标，可能获得更好的实际效果。
缺点：
实现复杂，需要引入额外的评估和反馈机制。
计算量可能较大。
4. 联合优化与渐进式训练
4.1 联合优化与多阶段训练
有时，可以采用多阶段的训练策略。
第一阶段： 专注于优化最重要的 Loss 函数，其他 Loss 函数的权重很低甚至为零。
后续阶段： 逐渐增加其他 Loss 函数的权重，或者引入其他 Loss 函数，让模型在整体性能上进行优化。
优点：
可以防止模型在训练初期被某些 Loss 函数“带偏”。
分阶段优化有助于模型逐步学习各个目标。
缺点：
需要设计合理的训练阶段和权重调整策略。
4.2 一致性蒸馏 (Consistency Distillation)
虽然不是直接的 Loss 平衡，但有时可以通过蒸馏的方式来处理多任务学习。将一个在各个任务上表现都很好的“教师模型”的输出来作为“学生模型”的一个监督信号，这可以间接帮助学生模型平衡多个任务。
5. 高级方法与研究方向
自动机器学习 (AutoML) 与超网络 (Hypernetworks): 利用 AutoML 技术或超网络来自动学习最优的 Loss 权重，或者直接学习一个能够根据不同任务动态分配权重的网络。
基于强化学习的权重学习： 使用强化学习代理来学习最佳的 Loss 权重策略，将权重调整视为一个动作，并将模型在各个任务上的表现作为奖励信号。
概率图模型 (Probabilistic Graphical Models): 将多任务学习视为一个概率模型，利用概率推理来解决 Loss 平衡问题。
实践中的考虑因素：
1. Loss 的尺度差异： 不同的 Loss 函数可能有截然不同的数值范围。例如，交叉熵损失可能在 010 之间，而 Dice Loss 可能在 01 之间。如果不做处理，一个 Loss 的梯度可能会主导整个优化过程。
解决方案： 尺度缩放或使用动态权重调整方法（如基于梯度）。
2. 任务的重要性： 不同的任务对最终模型性能的影响不同。
解决方案： 手动设置固定权重（根据经验）或使用动态调整方法（期望方法能够自动学习到重要性）。
3. 任务之间的相关性： 如果任务之间高度相关，协同优化可能会更有效。如果任务之间相互冲突，则需要更精细的平衡策略。
4. 训练的稳定性： 不当的权重设置可能导致训练不稳定，模型性能波动剧烈。
解决方案： 渐进式训练、平滑的权重更新策略。
5. 计算效率： 某些动态权重调整方法会增加额外的计算开销。
解决方案： 选择计算效率相对较高的动态方法，或者在必要时才使用。
总结一个通用的平衡策略：
一个比较通用的、在实践中比较有效的策略是：
1. 理解你的 Loss 函数： 了解每个 Loss 函数的意义、期望的数值范围以及它们如何影响模型。
2. 考虑 Loss 尺度： 如果尺度差异很大，先尝试简单的尺度缩放，或者直接采用基于梯度的动态权重调整方法。
3. 从简单开始： 如果任务和 Loss 函数不太复杂，可以先尝试手动设置固定权重，并根据经验进行调整。
4. 拥抱动态调整： 对于大多数多 Loss 的场景，动态权重调整（尤其是基于梯度的或基于不确定性的）通常是更鲁棒和更优的选择，可以显著减少手动调参的负担并获得更好的性能。
5. 多阶段训练： 如果发现模型在早期训练阶段容易出现不收敛或在某个 Loss 上表现极差，可以考虑分阶段训练。
6. 监控与调试： 在训练过程中，务必监控每个 Loss 函数的变化趋势以及它们对总 Loss 的贡献。这有助于诊断问题并指导权重调整。
最终，如何平衡多个 Loss 函数没有万能的公式，它很大程度上依赖于具体的任务、数据集以及所使用的模型架构。但理解上述的各种方法和策略，可以帮助你更有针对性地去解决这个问题。
网友意见
其实这是目前深度学习领域被某种程度上忽视了的一个重要问题，在近几年大火的multi-task learning，generative adversarial networks, 等等很多机器学习任务和方法里面都会遇到，很多paper的做法都是暴力调参结果玄学……这里偷偷跟大家分享两个很有趣的研究视角
- 从预测不确定性的角度引入Bayesian框架，根据各个loss分量当前的大小自动设定其权重。有代表性的工作参见Alex Kendall等人的CVPR2018文章 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics，文章的二作Yarin Gal是Zoubin Ghahramani的高徒，近几年结合Bayesian思想和深度学习做了很多solid的工作。
- 构建所有loss的Pareto，以一次训练的超低代价得到多种超参组合对应的结果。有代表性的工作参见Intel在2018年NeurIPS（对，就是那个刚改了名字的机器学习顶会）发表的Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization 因为跟文章的作者都是老熟人，这里就不尬吹了，大家有兴趣的可以仔细读一读，干货满满。
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在计算资源捉襟见肘的情况下，选择合适的深度学习课题就像在荒漠里找水源，既要满足需求，又要避免浪费每一滴珍贵的“计算”之水。这需要我们精打细算，挑那些“小而美”，或者能在现有硬件上“跑得通”，甚至能巧妙利用现有资源的选题。 推荐的深度学习选题（精打细算型）考虑到计算资源受限，我们的目标是寻找那些模型小.............
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行，我跟你唠唠AMD显卡（ROCm）在深度学习方面的现况。都2021年下半年了，这事儿确实是个值得关注的点，毕竟NVIDIA在AI领域一家独大也不是一天两天了，AMD一直想有所作为。ROCm 的发展历程和现状：一直在努力，但还有得追ROCm（Radeon Open Compute platform）.............
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最近，加州大学洛杉矶分校（UCLA）的朱松纯教授在一次访谈中对当前深度学习领域提出了一些颇具争议的批评，这在学术界和科技界引发了广泛的讨论。朱教授的观点并非空穴来风，而是基于他对人工智能发展历程的深刻理解以及对当前深度学习技术局限性的审视。要理解他的批评，我们需要深入剖析他所触及的核心问题。核心批评.............
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