此外,LIFT原文3.5节提到:softargmax作为非极大值抑制NMS的可微分版本。就是说可以利用softargmax来替代NMS。 Ref:
而最大之所在的位置应该是3。 3)softargmax:从上面看到位置计算不够准确,一个原因就是最大值的概率不够大,或者说增大相对最大值而减弱其他值的影响就可以得到更加准确的位置坐标。 softargmax: 可以看到,上式与softmax的期望只有一个差别,即给向量的每个元素乘以beta。 >>>d = data*10 # beta=10 array([...
argmax(x)=range(len(x))⋅onehot(x)=[0,1,2]⋅[0,1,0]=1 ,结合公式(2),可以得出 argmax(x)≈∑i=1n(i−1)×softmax(xi) (3)由此可以得出以下结论: (1) max(x) 的平滑近似为 logsumexp(x) (2) softmax(x)为onehot(x) 的平滑近似 (3) argmax(x) 的近似可以用 softmax(...
Softmax 是用来计算概率分布的，比如一个向量[1，3，4，2]，softmax 对每个分量计算指数，然后做归一...
Softmax 是用来计算概率分布的，比如一个向量[1，3，4，2]，softmax 对每个分量计算指数，然后做归一...
文章目录 一、最大最小值、均值、和二、softmax 和 argmax 一、最大最小值、均值、和 通过 tf.reduce_max, tf.reduce_min, tf.reduce_mean, tf.reduce_sum 可以求解张量在某个维度上的最大、最小、均值、和,也可以求全局最大、最小、均值、和信息。 考虑 shape 为[4,10]的张量,其中第一个维度代表...
常规方式是使用argmax获取index, 但这会使模型中梯度被截断, 导致产生激活值的上层network layer参数无法被更新. 解决方式: 使用Gumbel-Softmax. 代码示例 from torch import nn import torch.nn.functional as F # model: class MyModel(): def __init__(): self.net_gate = nn.ModuleList( [nn.Sequential...
我的理解,首先由于任务需要,softmax后必接argmax。argmax无法求导,因此引入重参数化操作求导。 此外,由于softmax仍是强者恒强的操作,argmax无法采样到logits较低的sample,为了引入随机性,使得argmax采样到各sample的概率符合原softmax的概率分布,在softmax中加入随机采样的gumbel噪声,使得logits较低的sample也有机会被ar...
Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge. - textrm except min, max, argmin, argmax, minimize, maximize, softmax · dr-ne
在阅读LIFT:Learned Invariant Feature Transform一文时,文中第1节提到为了保证端到端的可微性,利用softargmax来代替传统的NMS(非极大值抑制)来挑选极值点位置。由于只了解softmax,对于softargmax不甚了解,所以记录下来。 1)softmax: 输入为向量,输出为值为0-1之间的向量,和为1。在分类任务中作为概率出现在交叉熵...