我有一个多任务网络，接受一个输入并尝试完成两个任务（有几个共享层，然后是单独的层）。

一项任务是使用 CrossEntropy 损失的多类分类，另一项是使用 CTC 损失的序列识别。

我想使用两种损失的组合作为标准，例如Loss = λCE + (1-λ)CTC。问题是我的CE损失开始于 2 左右，而CTC损失在 400 年代。

我是否应该使用Max(L₁)/L₁因子重新调整每个时期的损失，其中Max(L₁)是时期 1 的最大损失，而L₁是时期 1 的每个“子损失”。也就是说，我们缩放损失所以在第一个时期，它们具有相同的幅度，然后我们继续使用这些因素进行缩放。

有更好的方法吗？我如何确保我的两个损失对关于 λ 的反向传播具有相同的影响？