多目标混合训练为何脆弱:三种目标互相干扰的失败模式解析
burkov · x · 2026-10-19
图自监督学习在标注数据稀缺时已成为构建有效表示的标准方法,训练目标工具箱不断扩充:对比学习、重建、互信息最大化等,但哪种最优高度依赖数据集、下游任务与训练阶段。文章指出,一个自然想法是把多个目标混合训练以吸收更丰富的信号,但实际比想象中难得多。大多数现有流程在每次参数更新时混合所有目标,迫使每一步都成为折中,由此带来三种反复出现的失败模式:目标之间相互冲突并彼此抵消、目标的有效性随训练进程漂移、部分目标在注意力分配中被悄悄“饿死”。这些问题使多目标训练十分脆弱,文章正是为解决这一困境展开。
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