Gumbel-Softmax 结论 讨论 关于Gumbel-Argmax与Gumbel-Softmax-Argmax的”激烈讨论“ TL;DR Straight-Through-Estimator前向计算常数c=argmax(z) - softmax(z),前向表达形式:y=softmax(z) + c STE相当于前向采用argmax,反向采用softmax,虽然实现可导但前向反向存在差异 Gumbel-Softmax根据温度系数τ的变化让...
Gumbel-Softmax 分布 首先,我们来定义Gumbel-Softmax分布,这是一个在单纯形上的连续分布,可以用来近似从分类分布中抽样。假设 z 是一个具有类别概率 π₁, π₂, ...πₖ 的分类变量。在本文的剩余部分,我们假设分类样本被编码为 k-1 维的单热向量,其中各个分量属于 (k - 1)-维单纯形,记作 Δₖ...
这就是Gumbel-Max trick。 Gumbel-Softmax Trick 可以通过Gumbel分布求逆从均匀分布生成,即: Gi=−log(−log(Ui)),Ui∼U(0,1) 具体实践 对于网络输出的一个n维向量v,生成n个服从均匀分布U(0,1)的独立样本ϵ1,…,ϵn 通过Gi=−log(−log(ϵi))计算得到Gi ...
在Gumbel-Softmax 方法中,我们使用F.gumbel_softmax对smooth_prob进行采样: importtorch.nn.functionalasF sampled_prob = F.gumbel_softmax(smooth_prob, tau=1.0, hard=True)# 近似 one-hot 的采样结果H_gumbel = sampled_prob.mm(res_embeddings) 假设Gumbel-Softmax 采样结果为以下近似 one-hot 向量(每行...
首先定义Gumbel-Softmax分布,设z是一个类别概率为π1,π2,…,πk,其他部分我们假设分类样本被编码位于(k-1)维的单纯形中心上的Δk−1上的k维one-hot向量。这允许对于这些向量我们定义元素平均值为Ep[z]=[π1,π2,…,πk]。 Gumbel-Max技巧提供了一种简单有效的方法,从具有类概率分布为...
Gumbel-Max Trick提供了一种解决办法,它通过引入Gumbel噪声来模拟离散分布的最大值采样。具体来说,我们先从Gumbel分布中为每个可能的状态生成一个随机数,然后选择对应最大随机数的那个状态。这样我们就得到了一个符合原始离散分布的样本。 Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax是Gumbel-Max Trick的一种平滑版本,它利用了soft...
Gumbel-Softmax 一般来说πi是通过神经网络预测对于类别i的概率,这在分类问题中非常常见,假设我们将一个样本送入模型,最后输出的概率分布为[0.2,0.4,0.1,0.2,0.1],表明这是一个5分类问题,其中概率最大的是第2类,到这一步,我们直接通过argmax就能获得结果了,但现在我们不是预测问题,而是一个采样问题。对于模型...
温度衰减公式是用于控制Gumbel-Softmax分布的温度参数的变化。 温度衰减公式为:T(k) = T0 / (1 + α * k),其中T(k)表示在第k个迭代步骤中的温度,T0表示初始温度,α是一个控制衰减速率的超参数。 在Gumbel-Softmax中,温度参数T控制着采样分布的平滑程度。较高的温度值会产生更平滑的分布,而较低的温度值...
Gumbel Softmax是用于离散随机变量概率采样的重参数技巧，常用于变分自编码器（VAE）等模型中。它解决了在神经网络中引入随机性时梯度回传的难题。假设我们有概率分布p=[0.1, 0.7, 0.2]，用于在三个选项中概率采样。直接选择最大概率选项可能导致模型训练效率低下。引入Gumbel Softmax，通过Gumbel分布...
首先，我们定义Gumbel-Softmax分布，这是一种在单纯形上的连续分布，用于近似从分类分布中抽样。在分类变量z具有概率π₁、π₂、...πₖ时，假设z编码为(k - 1)维单热向量，属于(k - 1)-维单纯形。这里，我们讨论像元素级别的期望这样的概念。Gumbel-Max技巧提供了一种简单...