news 2026/8/14 3:31:09

IEEE TII,学习为多目标深度学习生成偏好

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张小明

前端开发工程师

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IEEE TII,学习为多目标深度学习生成偏好

1.摘要

多目标深度学习需要同时优化相互冲突的目标,例如多任务学习中的任务损失,或神经多目标组合优化中的多个路径、容量和收益目标。Pareto 前沿学习(Pareto Front Learning,PFL)通过把偏好向量输入一个条件模型,在一次训练后生成连续的折中解;但现有方法通常从均匀分布或 Dirichlet 分布采样偏好,忽略偏好到目标解的非线性映射,因而可能在 Pareto 前沿上产生密度不均的解。论文提出轻量且与模型无关的 Preference Distribution Learning(PDL),训练一个生成器把均匀偏好变换为经过调整的偏好,使对应解在目标空间中更加均匀。PDL 既可用于已经训练好的 PFL 模型,也可嵌入 PFL 训练过程以减少拥挤区域的冗余采样。

2.研究背景与相关工作

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