728x90 UncertaintyWeighting1 [PYTHON] Multi-Task Learning 손실 함수 가중치 동적 조절 방법과 3가지 성능 차이 해결 전략 딥러닝 모델이 한 번에 여러 개의 작업을 수행해야 하는 멀티태스크 학습(Multi-Task Learning, MTL)은 자원 효율성과 일반화 성능 측면에서 강력한 장점을 가집니다. 하지만 실무에서 MTL 모델을 설계할 때 가장 큰 걸림돌은 "어떤 태스크의 손실(Loss)에 더 비중을 둘 것인가?"라는 문제입니다. 단순히 각 손실을 더하는 방식(Naive Sum)은 각 태스크의 규모(Scale)나 학습 난이도 차이로 인해 특정 태스크만 학습되고 나머지는 무시되는 결과를 초래합니다. 본 가이드에서는 이러한 수동 튜닝의 한계를 극복하기 위해 제안된 Uncertainty Weighting(불확실성 가중치) 기법을 심층적으로 다룹니다. 각 태스크의 동적인 불확실성을 학습 파라미터로 설정하여 최적의 손실 가중치를 .. 2026. 4. 15. 이전 1 다음 728x90
