🌀 光滑化(Smoothing):通过求取不可导函数的可导近似来解决此问题。将argmax替换为softmax(软最大值)是一个可行的方案。这样可以将argmax的输出转换为softargmax,使输出结果更接近真实的最大值。 🔄 Gumbel Softmax:在离散情形下,Gumbel Max和Gumbel Softmax提供了有效的解决方案。Gumbel Softmax通过引入退火参...
🛠️ 例如,可以通过调整学习率、添加正则化项或者采用更复杂的网络结构来改善训练效果。此外,还可以尝试使用其他可微分的近似方法,如Gumbel-Softmax,来替代传统的argmax操作。📈 在实际应用中,克服argmax的不可导性仍然是一个挑战。需要不断地探索和实验,以找到最适合特定问题的解决方案。0 0 发表评论 发表 作...
argmax是不可导的,因为argmax(x1,x2)的取值是0 if x1>x2,1 if x2>x1,并且只要x1和x2不相等,那么对x1和x2进行一个很微小的变化,argmax的值是不发生变化的,因此这个时候argmax的梯度对于x1和x2都是0,当x1等于x2的时候,梯度值有一个会突然的由0变成1。 其实任何指定类的函数都是不可导的,因为argma...
上述回答的核心思想是:利用softmax的梯度来模拟argmax的梯度,但是有个小问题是,c这一项也应该需要detach,不然的话,还是梯度还是会回流到argmax,可能还是不对的。 图2 图3 这个解法也比较巧妙,他是参考了VQVAE中的做法,对于不可导的点,直接选择不可导点前一个最近的可导点作为梯度替代,然后差值使用detach。利用截...
当然，如果只是为了搞定argmax不可导的问题，倒是不一定要用gumbel softmax。因为从本质上来说，gumbel ...
人体关键点识别的最后一个步骤是从heatmap中选出最大值的位置作为关键点的位置。 p=argmaxi,jHi,j 这一步是不可导的,dsntnn (Numerical Coordinate Regression with Convolutional Neural Networks) (Numerical Coordinate Regression with Convolutional Neural Networks)的insight 就是对这个步骤进行可导化表示。(更多参...
王思若 在深度学习领域，只要是指定性的函数都存在不可导的问题，例如函数max(x,y)argmax(x,y)根本...
可以对argmax/argmin 这种不可导的操作直接忽视,也就是锁定: classArgMax(torch.autograd.Function): @staticmethod defforward(ctx,input): idx=torch.argmax(input,1) output=torch.zeros_like(input) output.scatter_(1,idx,1) returnoutput @staticmethod...
argmax函数在神经网络训练中的不可导性是一个常见问题，特别是在需要对中间层进行端到端微分的情况下。针对这一问题，可以从多个角度寻找解决策略。首先，argmax函数的不可导性意味着在常规梯度更新过程中无法直接获取其对网络参数的微分，这限制了其在某些深度学习模型中的应用。解决这一问题的一种策略是...
不可导操作 https://spaces.ac.cn/archives/6620 不可导函数的可导逼近 耿贝尔 (Gumbel) 分布是指有一种用理论根据的频率曲线来计算 “多年一遇” 海洋水文气象要素的常用方法。这种算法在西方有些国家得到较为广泛的应用。耿贝尔分布被广泛运用于最大风速的计算当中。 耿贝尔分布是根据极值...