temperature参数 τ 越接近0,从Gumbel-Softmax分布采样得到的样本就越接近于one-hot向量,Gumbel-Softmax分布也就越接近于类别分布(categorical distribution)。相反地, τ 越大,得到的分布越接近于(对各类别的)均匀分布。 Straight-Through Gumbel Estimator 除了使用Softmax的近似外,论文还提出Straight-Through估计。主要...
Gumbel-Softmax根据温度系数τ的变化让输入逐渐趋向于极化,前向表达形式:y = softmax((z + g) / τ) 随机变量g的作用:为输入引入随机性,体现采样 温度系数τ的作用:不断变小从而让输入更加极化 在一些论文中,经常看到关于网络不可求导操作的处理方法,大致可分为:次梯度和重参数化两类。在看完凌青老师的凸...
假设了现实世界的长尾检测和分割数据遵循一个更接近于Gumbel分布而不是伯努利分布,所以建议使用Gumbel激活而不是Sigmoid或Softmax。对此,验证了在不同采样策略、更深层次的模型和损失函数下,Gumbel相对于Sigmoid和Softmax的优势,并开发了基于Gumbel激活的GOL方法,其性能明显优于...
可以看到由于这中间有一个argmaxargmax操作,这是不可导的,所以用softmax函数代替之,也就是Gumbel-Softmax Trick,而GiGi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)Gi=−log(−log(Ui)),Ui∼U(0,1),这样就搞定了。 具体实践是这样操作的, 对...
GroupViT论文中，作者选择在Grouping模块的Token聚类中心选择上采用Gumbel Softmax方法，这主要是出于图像分割需求，确保每个类别对应一个且仅对应一个区域。传统softmax难以实现这样的one-hot分配，而Gumbel Softmax恰好解决了这个问题。在项目GitHub上，有人曾疑惑为何不使用普通的softmax，因为softmax分配的是...
之前看MADDPG论文的时候，作者提到在离散的信息交流环境中，使用了Gumbel-Softmax estimator。于是去搜了一...
下图是原论文[https://arxiv.org/pdf/1611.01144.pdf] 中对于 tau 参数大小的实验结果。 可以看出随着温度参数的增大采样值的分布逐渐由类onehot分布转换为均匀分布。 在pytorch的 gumbel_softmax 的源码中可以对于其实现原理有一个清晰的认识。 其中有一个 hard 参数,当hard = False,函数直接返回采样值,当 hard...
本文对大部分人来说可能仅仅起到科普的作用,因为 Gumbel-Max 仅在部分领域会用到,例如 GAN、VAE 等。笔者是在研究 EMNLP 上的一篇论文时,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 做一个总结,由此写下本文 ...
本文对大部分人来说可能仅仅起到科普的作用,因为Gumbel-Max仅在部分领域会用到,例如GAN、VAE等。笔者是在研究EMNLP上的一篇论文时,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做一个总结,由此写下本文 为什么我们需要Gumbel-Softmax ? 假设现在我们有一个离散随...
Gumbel-Softmax完全解析 写在前面 本文对大部分人来说可能仅仅起到科普的作用,因为Gumbel-Max仅在部分领域会用到,例如GAN、VAE等。笔者是在研究EMNLP上的一篇论文时,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做一个总结,由此写下本文...