mindflow.loss.MTLWeightedLoss

class mindflow.loss.MTLWeightedLoss(num_losses, bound_param=0.0)

计算MTL策略自动加权多任务损失。请参考 自动加权进行多任务学习 。

参数：

• num_losses (int) - 多任务损失的数量，应为正整数。

• bound_param (float) - 当边界值大于某个给定常数时，对权重和正则项的增加。

输入：

• input (tuple[Tensor]) - 输入数据。

输出：

Tensor。多任务学习自动加权计算出的损失。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindflow.loss import MTLWeightedLoss
>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor
>>> net = MTLWeightedLoss(num_losses=2)
>>> input1 = Tensor(1.0, mindspore.float32)
>>> input2 = Tensor(0.8, mindspore.float32)
>>> output = net((input1, input2))
>>> print(output)
2.2862945