多任务深度学习模型中的损失函数动态平衡策略研究——面向复杂工业设备故障诊断的优化方法分析

一、多Loss平衡的核心挑战

在工业设备故障诊断中，常需同时优化多个任务，例如：

故障分类（交叉熵损失）

异常检测（重构损失，如MAE/MSE）

故障严重性评估（回归损失）

时序特征一致性（对比损失）

不平衡表现如下：

不同任务收敛速度差异大（如分类损失下降快，重构损失波动剧烈）

任务重要性不同（分类准确率 > 严重性评估）

噪声干扰导致部分Loss误导优化方向（如传感器噪声影响重构损失）

二、多Loss平衡方法及故障诊断适配分析

1. 手动固定权重法

原理：为每个Loss分配固定权重，如：

Total Loss = α*L_class + β*L_recon + γ*L_severity

以轴承故障诊断为例：

2. 动态权重调整法

2.1 Uncertainty Weighting（不确定性加权）

原理：通过任务噪声方差自动调整权重：权重 = 1 / (2σ²)，σ为可学习参数

故障诊断适配：

优势：自动抑制高噪声任务的权重（如受干扰的重构信号）

实验对比（电机故障数据集）：

2.2 GradNorm（梯度标准化）

原理：通过梯度幅值动态调整权重，使各任务梯度量级一致。

故障诊断优化步骤：

计算各任务Loss的梯度相对速度（参考初期训练速度）

调整权重使梯度L2范量接近目标值

以齿轮箱诊断为例：

3. 多任务学习框架

3.1 Pareto Optimization（帕累托优化）

原理：寻找帕累托最优解，避免单一任务性能下降。

实现方法：MGDA（多梯度下降算法）

故障诊断案例（风电涡轮机监测）：

3.2 任务层级分化

策略：按任务优先级设计网络分支（主任务共享底层特征，次要任务高层微调）

示例（旋转机械故障诊断网络）：

输入（振动信号）
│
└─共享特征层（CNN+LSTM）
   ├─主分支：故障分类（交叉熵损失）
   └─次分支：重构+回归（加权损失）

参数分配：

4. 课程学习（Curriculum Learning）

原理：分阶段训练，先易后难（如先优化分类Loss，再引入重构Loss）

故障诊断分阶段策略：

效果对比：

三、故障诊断场景下的Loss平衡选择策略

根据任务需求和数据特点选择方法：

四、典型故障诊断模型的多Loss配置实例

以轴承故障诊断为例，模型需同时处理：

输入：振动信号（1D时序数据）

输出：故障类型（分类）、故障位置（回归）、信号重构（自监督）

Loss配置方案：

# 定义权重策略（动态+静态结合）
class LossWrapper:
    def __init__(self):
        self.weights = {'cls': 1.0, 'loc': 0.5, 'recon': 0.3}
        self.grad_norms = []


    def __call__(self, cls_loss, loc_loss, recon_loss):
        # 动态调整分类权重（基于梯度幅值）
        current_grad_norm = torch.autograd.grad(cls_loss, model.classifier.parameters())[0].norm(2)
        self.weights['cls'] = 1.0 / (current_grad_norm + 1e-8)


        total_loss = (self.weights['cls'] * cls_loss + 
                     self.weights['loc'] * loc_loss + 
                     self.weights['recon'] * recon_loss)
        return total_loss

训练效果对比（CWRU轴承数据集）：

建议：

优先动态方法：在故障诊断中，GradNorm和Uncertainty Weighting能更好应对数据噪声和任务差异。

结构设计辅助：通过任务分支解耦（如分类与回归分离）降低优化冲突。

阶段性策略：初期聚焦主任务（分类），中后期引入辅助任务（重构/定位）。

验证策略：使用帕累托前沿分析（Pareto Front）可视化多目标优化结果。 

本文转载自​​高斯的手稿​​，作者：哥廷根数学学派