Polyloss詳解

一、什麼是Polyloss？

Polyloss是一種多標籤多任務學習框架，使用PyTorch實現。在傳統的分類模型中，每個樣本只能被歸類到一個類別中。而在實際應用中，每個樣本可能有多種標籤或任務，如圖像分類中的「車」和「紅色」標籤。Polyloss可以處理這種情況。

值得注意的是，Polyloss比傳統的交叉熵損失函數更為靈活。傳統損失函數假設每個樣本只有一個類別，而Polyloss則假設每個樣本可以歸屬於多個類別。因此，Polyloss可以處理多標籤分類、多任務學習、知識蒸餾等任務。

下面是Polyloss的代碼示例：

  import torch.nn.functional as F

  class Polyloss(nn.Module):
      def __init__(self, num_classes):
          super(Polyloss, self).__init__()
          self.num_classes = num_classes

      def forward(self, logits, targets):
          """
          Args:
              logits: [batch_size, num_classes]
              targets: [batch_size, num_classes]
          """
          loss = 0
          for i in range(self.num_classes):
              loss += F.binary_cross_entropy_with_logits(logits[:, i], targets[:, i])
          return loss

二、多標籤分類任務

多標籤分類是指每個樣本可以擁有多個標籤。例如，一張圖像可能既包含「車」標籤，又包含「紅色」標籤。這種任務通常使用Sigmoid函數作為激活函數，輸出結果介於0到1之間。Polyloss可以處理這種情況，對於每個樣本，損失函數會將多個標籤的其它可能性都考慮在內，並做出相應的權衡。

以下是多標籤分類任務的代碼示例：

  import torch
  import torch.nn as nn
  import torch.optim as optim

  # 生成數據
  data = torch.randn((100, 10))
  targets = torch.randint(0, 2, (100, 10)).float()

  # 定義多標籤分類模型
  class MultiLabelModel(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(MultiLabelModel, self).__init__()
          self.fc = nn.Linear(10, 10)

      def forward(self, x):
          x = self.fc(x)
          x = torch.sigmoid(x)
          return x

  # 訓練模型
  model = MultiLabelModel()
  loss_fn = Polyloss(num_classes=10)
  optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)

  for i in range(30):
      optimizer.zero_grad()
      logits = model(data)
      loss = loss_fn(logits, targets)
      loss.backward()
      optimizer.step()

  # 測試模型
  with torch.no_grad():
      logits = model(data)
      predictions = logits > 0.5
      accuracy = (predictions == targets).float().mean()
      print("Accuracy:", accuracy.item())

三、多任務學習任務

多任務學習是指一種場景，其中模型需要同時解決多個任務。例如，給定一張圖像，模型需要同時判斷其是否包含「車」和/或「行人」，或者給出圖像中物體的類別和位置等多個信息。

以下是多任務學習任務的代碼示例：

  import torch
  import torch.nn as nn
  import torch.optim as optim

  # 生成數據
  data = torch.randn((100, 10))
  task1_targets = torch.randint(0, 2, (100, 1)).float()
  task2_targets = torch.randn((100, 3))

  # 定義多任務學習模型
  class MultiTaskModel(nn.Module):
      def __init__(self):
          super(MultiTaskModel, self).__init__()
          self.fc1 = nn.Linear(10, 1)
          self.fc2 = nn.Linear(10, 3)

      def forward(self, x):
          x1 = self.fc1(x)
          x1 = torch.sigmoid(x1)

          x2 = self.fc2(x)
          return x1, x2

  # 定義損失函數
  loss_fns = [nn.BCELoss(), nn.MSELoss()]

  def multi_loss(logits, targets, loss_fns):
      """
      Args:
          logits: tuple (task1_logits, task2_logits)
          targets: tuple (task1_targets, task2_targets)
      """
      losses = []
      for i in range(len(logits)):
          loss = loss_fns[i](logits[i], targets[i])
          losses.append(loss)
      return sum(losses)

  # 訓練模型
  model = MultiTaskModel()
  optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)

  for i in range(30):
      optimizer.zero_grad()
      task1_logits, task2_logits = model(data)
      loss = multi_loss((task1_logits, task2_logits), (task1_targets, task2_targets), loss_fns)
      loss.backward()
      optimizer.step()

  # 測試模型
  with torch.no_grad():
      task1_logits, task2_logits = model(data)
      task1_predictions = task1_logits > 0.5
      task1_accuracy = (task1_predictions == task1_targets).float().mean()
      print("Task 1 Accuracy:", task1_accuracy.item())

      task2_predictions = task2_logits.argmax(dim=1).float()
      task2_accuracy = (task2_predictions == task2_targets.argmax(dim=1)).float().mean()
      print("Task 2 Accuracy:", task2_accuracy.item())

四、結語

Polyloss是一種非常有用的多標籤多任務學習框架，在實際應用中可以很好地應對複雜的任務和場景。以上示例代碼可以幫助讀者更好地理解和使用Polyloss。