Softmax从字面上来说,可以分成soft和max两个部分。max故名思议就是最大值的意思。Softmax的核心在于soft,而soft有软的含义,与之相对的是hard硬。很多场景中需要我们找出数组所有元素中值最大的元素,实质上都是求的hardmax。 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建ndarray数组 a_...
TL;DRStraight-Through-Estimator前向计算常数c=argmax(z) - softmax(z),前向表达形式:y=softmax(z) + cSTE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…
Gumbel-Softmax解决的问题 在模型训练过程中，面对网络输出概率分布，选择argmax函数会导致不可导，限制了网络的反向传播学习。同时，argmax选择缺乏随机性，可能导致过度优化或重复决策。Gumbel-Softmax通过引入随机性，为概率分布提供平滑的采样，解决不可导和非随机性问题，促进网络在训练过程中的灵活性和学...
Gumbel-Softmax解决的问题 在模型决策过程中，面对概率分布的离散选择时，argmax函数不可导，导致无法进行反向传播学习；同时，argmax的选择缺乏随机性，限制了模型的探索能力。Gumbel-Softmax技巧通过引入随机性，解决了这些问题，使得模型能够更好地进行概率分布的离散选择。总结 交叉熵、Softmax函数和Gumbel-...
在实际应用中，gumbel-softmax 可以用于各种场景，如在训练过程中通过调整温度参数，使得模型能够从探索阶段过渡到利用阶段，从而更好地平衡模型的泛化能力和学习效率。总的来说，gumbel-softmax 技术在深度学习中扮演了重要角色，尤其在需要引入随机性并保持梯度传播的场景下。虽然知乎上对这一技术的讨论相对...
二.Gumbel-Max/softmax 在深度学习领域，对离散数据进行采样时，遇到难以微分的问题，比如在分类分布中。Gumbel-Softmax分布通过提供近似采样方法，同时保持可微性，解决了这一难题。其工作原理如下：1. 定义一个类别变量Z，其概率分布为Categorical([公式]₁，…，[公式]ₓ），其中[公式]&#...
1. **Gumbel-Trick** 与 **softmax** 的主要区别在于输出的性质：Gumbel-Trick 生成的是样本，而 softmax 则生成的是样本的期望值（对于离散分布，即各类别的概率）。Gumbel-Trick 适用于需要可导的样本生成，而 softmax 则在分类任务中更为常见，用于输出模型的分类概率。2. **优势**：使用 ...
,通过 softmax 函数可得,取到每个维度的概率为: πk=exk∑Kk′=1exk′ 这是直接 softmax 得到的概率密度函数,如果换一种方式,对每个 下面给出Gumbel分布的概率密度函数和分布函数,并证明这件事情。 的Gumbel分布的PDF为: f(z;μ)=e−(z−μ)−e−(z−μ) ...
看到其中有用Gumbel-Softmax公式解决对一个概率分布进行采样无法求导的问题，故想到对Gumbel-Softmax做一...