作者：hzwer
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这也是个困扰了我多年的问题：

loss = a * loss1 + b * loss2 + c * loss3 怎么设置 a，b，c？

我的经验是 loss 的尺度一般不太影响性能，除非本来主 loss 是 loss1，但是因为 b，c 设置太大了导致其他 loss 变成了主 loss。

实践上有几个调整方法：

1. 手动把所有 loss 放缩到差不多的尺度，设 a = 1，b 和 c 取 10^k，k 选完不管了；
2. 如果有两项 loss，可以 loss = a * loss1 + (1 - a) * loss2，通过控制一个超参数 a 调整 loss；
3. 我试过的玄学躺平做法 loss = loss1 / loss1.detach() + loss2 / loss2.detach() + loss3 loss3.detach()，分母可能需要加 eps，相当于在每一个 iteration 选定超参数 a, b, c，使得多个 loss 尺度完全一致；进一步更科学一点就 loss = loss1 + loss2 / (loss2 / loss1).detach() + loss3 / (loss3 / loss1).detach()，感觉比 loss 向 1 对齐合理

可以根据自己训练的情况调整三个loss的权重，谁高了可以加大一些权重，意思就是如果某个分支loss高了，那么网络的注意力都会去这个高loss的分支去，从而对其他支路的Loss没有贡献。这里说的“增大权重”就是将loss的量级减少，最好是三个loss都在一个量级为好