파이토치에서 멀티 손실 처리 방법

2024-07-27

파이토치에서 멀티 손실 처리 방법

가중치 조합

가장 간단한 방법은 각 손실 함수에 가중치를 부여하고 그 합을 최소화하는 것입니다.

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    return loss1 + 0.5 * loss2

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss = my_loss(outputs, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

손실 함수 정의

여러 손실 함수를 하나의 함수로 정의할 수 있습니다.

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    return loss1, loss2

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss1, loss2 = my_loss(outputs, y)

    # 각 손실 함수에 대한 가중치를 설정
    loss = loss1 + 0.5 * loss2

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

nn.ModuleDict 사용

nn.ModuleDict를 사용하면 여러 손실 함수를 딕셔너리 형태로 관리할 수 있습니다.

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.loss_dict = nn.ModuleDict({
            "loss1": torch.nn.CrossEntropyLoss(),
            "loss2": torch.nn.MSELoss()
        })

    def forward(self, x):
        # ...

    def loss(self, y_pred, y_true):
        losses = {}
        for name, loss_fn in self.loss_dict.items():
            losses[name] = loss_fn(y_pred, y_true)
        return losses

# 모델 학습
model = MyModel()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    losses = model.loss(outputs, y)

    # 각 손실 함수에 대한 가중치를 설정
    loss = sum(losses.values())

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

추가 정보



예제 코드

가중치 조합

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    return loss1 + 0.5 * loss2

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss = my_loss(outputs, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

손실 함수 정의

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    return loss1, loss2

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss1, loss2 = my_loss(outputs, y)

    # 각 손실 함수에 대한 가중치를 설정
    loss = loss1 + 0.5 * loss2

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

nn.ModuleDict 사용

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.loss_dict = nn.ModuleDict({
            "loss1": torch.nn.CrossEntropyLoss(),
            "loss2": torch.nn.MSELoss()
        })

    def forward(self, x):
        # ...

    def loss(self, y_pred, y_true):
        losses = {}
        for name, loss_fn in self.loss_dict.items():
            losses[name] = loss_fn(y_pred, y_true)
        return losses

# 모델 학습
model = MyModel()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    losses = model.loss(outputs, y)

    # 각 손실 함수에 대한 가중치를 설정
    loss = sum(losses.values())

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

추가 정보



멀티 손실 처리 방법의 대체 방법

가중치 조합 (동적)

위 코드에서 각 손실 함수에 대한 가중치를 고정하는 대신 학습 과정에서 동적으로 변경할 수 있습니다.

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    
    # 가중치를 학습 변수로 설정
    w1 = torch.nn.Parameter(torch.ones(1))
    w2 = torch.nn.Parameter(torch.ones(1))
    
    return w1 * loss1 + w2 * loss2

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss = my_loss(outputs, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

손실 함수 스케일링

각 손실 함수의 출력 범위가 다를 경우 스케일링을 통해 동일한 범위로 맞춰줍니다.

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    
    # 손실 함수 스케일링
    loss1 = loss1 / 100
    
    return loss1 + loss2

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss = my_loss(outputs, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

손실 함수 선택

문제에 따라 적합한 손실 함수를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 분류 문제에는 CrossEntropyLoss, 회귀 문제에는 MSELoss를 사용하는 것이 일반적입니다.

여러 손실 함수를 결합하여 새로운 손실 함수를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 L1 and L2 regularization을 사용할 수 있습니다.

import torch

def my_loss(y_pred, y_true):
    loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_pred, y_true)
    loss2 = torch.nn.MSELoss()(y_pred, y_true)
    
    # L1 and L2 regularization
    reg_loss = torch.nn.L1Loss()(y_pred, y_true) + torch.nn.L2Loss()(y_pred, y_true)
    
    return loss1 + loss2 + reg_loss

# 모델 학습
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(10, 10),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(10, 1)
)

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    # ...

    outputs = model(x)
    loss = my_loss(outputs, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
  • [Loss Functions in Py

python pytorch


파이썬에서 바이너리 리터럴을 표현하는 방법

1. 0b 접두사 사용:가장 간단한 방법은 0b 접두사를 사용하는 것입니다.2. 0x 접두사 사용:16진수 리터럴을 바이너리 리터럴로 변환하는 데 0x 접두사를 사용할 수 있습니다.3. f-문자열 사용:f-문자열을 사용하여 바이너리 리터럴을 표현할 수 있습니다...

 
python syntax binary 파이썬에서 바이너리 리터럴을 표현하는 방법

Protocol Buffers를 사용한 Python, XML, 데이터베이스 프로그래밍 경험

1. 빠른 성능:Protocol Buffers는 바이너리 형식으로 데이터를 직렬화하기 때문에 XML이나 JSON보다 훨씬 빠르게 처리됩니다. 이는 네트워크를 통해 데이터를 전송하거나 데이터베이스에 저장해야 하는 경우 특히 중요합니다...

 
python xml database Protocol Buffers를 사용한 Python, XML, 데이터베이스 프로그래밍 경험

Python에서 운영 체제 식별하기

다음은 Python에서 운영 체제를 식별하는 방법 두 가지입니다.platform 모듈은 Python 표준 라이브러리에 포함되어 있으며 운영 체제 및 하드웨어 플랫폼에 대한 정보를 제공합니다. 다음 코드는 platform 모듈을 사용하여 운영 체제 이름...

 
python operating system cross platform Python에서 운영 체제 식별하기

Python을 사용한 직접 실행 가능한 플랫폼 간 GUI 앱 만들기

이 가이드에서는 Python을 사용하여 플랫폼 간 GUI 앱을 만들고 직접 실행 가능한 파일로 배포하는 방법을 설명합니다. 다양한 GUI 프레임워크와 배포 도구를 살펴보고 각 도구의 장단점을 비교합니다. 또한 사용자 인터페이스 설계...

 
python user interface deployment Python을 사용한 직접 실행 가능한 플랫폼 간 GUI 앱 만들기

파이썬에서 문자열을 사용하여 모듈의 함수 호출

파이썬에서 문자열을 사용하여 모듈의 함수를 호출하는 방법은 두 가지가 있습니다.getattr() 함수 사용: getattr() 함수는 객체와 문자열을 인수로 받아 문자열로 지정된 이름의 속성을 가져옵니다.exec() 함수 사용: exec() 함수는 문자열을 인수로 받아 Python 코드를 실행합니다...

 
python object reflection 파이썬에서 문자열을 사용하여 모듈의 함수 호출


python pytorch

cx_Oracle: 결과 세트 반복 방법
cx_Oracle: 결과 세트 반복 방법

1. fetch() 함수 사용fetch() 함수는 결과 세트에서 한 행씩 반환합니다. 각 반환 값은 튜플 형식이며, 각 열의 값을 나타냅니다.2. fetchall() 함수 사용fetchall() 함수는 결과 세트의 모든 행을 한 번에 리스트 형식으로 반환합니다

Django 클래스 뷰 프로그래밍 개요 (Python, Django, View)

클래스 뷰는 다음과 같은 장점을 제공합니다.코드 재사용성 향상: 공통 로직을 한 번 작성하고 상속을 통해 여러 뷰에서 재사용할 수 있습니다.코드 가독성 향상: 뷰 로직이 명확하게 구분되어 코드를 이해하기 쉽습니다.유지 관리 용이성 향상: 코드 변경이 필요할 경우 한 곳만 변경하면 모든 관련 뷰에 영향을 미칠 수 있습니다

Python과 MySQL 프로그래밍 개요

Python은 다양한 분야에서 활용되는 강력하고 유연한 프로그래밍 언어입니다. MySQL은 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나입니다. 두 기술을 함께 사용하면 웹 애플리케이션

Python itertools.groupby() 사용법
Python itertools.groupby() 사용법

사용 방법:itertools 모듈 임포트:groupby() 함수 호출:iterable: 그룹화할 대상이 되는 반복 가능한 객체 (리스트, 문자열, 튜플 등)key_func: 각 요소의 키를 결정하는 함수 (선택 사항)

파이썬에서 기존 객체 인스턴스에 메서드 추가하기

파이썬에서 기존 객체 인스턴스에 메서드를 추가하는 방법은 두 가지가 있습니다.setattr() 함수 사용: 객체의 __dict__ 속성에 메서드를 직접 추가합니다.데코레이터 사용: 메서드를 정의하고 데코레이터를 사용하여 인스턴스에 동적으로 바인딩합니다