1樓：MrJ
多loss要根據網路的設計來弄的。比如加了邊緣檢測的loss輔助，加不同解析度輸出loss輔助。如果是相同原理的loss，效果應該差距不大。
比如用L1 Loss和cross entropy一起去做二類分割，效果跟使用單loss去調權重是差不多的。
2樓：yan
我認為，神經網路的設計要遵守奧卡姆剃刀的規律，簡潔即美，loss函式的本意是告訴神經網路什麼是錯的，並如何糾錯。
乙個神經網路往往只對應一種任務，使用一項針對任務的loss就可以了，其餘的所有項其實都是做正則化用的，而正則化也是乙個單一任務，故整個loss其實就只應該存在兩項，即任務指標和正則化指標，並以最簡形式實現。
現在任務指標上沒法做太多文章了，都在玩正則化，但正則化這個事情做的太狠了，就會矯枉過正，阻礙網路權重的發展，使整個網路陷入「權重向零收斂」的情況。
所以，loss函式尤其是正則化函式，要盡量設計的簡潔有效，一切要以網路的任務為出發點，而不是一味追求所謂的創新。
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