基于前人们的知识成果积累,论文《Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax》的作者还真找到了解决方法,第一个问题的方法是使用Gumbel Max Trick,第二个问题的方法是把Gumbel Max Trick里的argmax换成softmax,综合起来就是Gumbel Softmax。 前置知识 累计分布函数与逆变换采样 在介绍gumbel之前,我们先看一下...
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...
根据论文公式,可以直接实现Gumbel-Softmax,下面来看Pytorch的实现: defgumbel_softmax(logits:Tensor,tau:float=1,hard:bool=False,eps:float=1e-10,dim:int=-1)->Tensor:ifhas_torch_function_unary(logits):returnhandle_torch_function(gumbel_softmax,(logits,),logits,tau=tau,hard=hard,eps=eps,dim=dim)...
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...
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...
Gumbel-Softmax 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...
所以gumbel softmax成功地引入了随机性,使得每个操作都能以一定的概率被选中,不过貌似也并没有减少内存的消耗,因为还是和DARTS一样计算的mixed值。所以在GDAS这篇论文里作者在选择操作的时候使用的是argmax,而在更新权重的时候采用的是softmax的梯度值,这个可以通过修改pytorch的backward部分代码实现。
论文来源 | CVPR2022 文章解读 | William 摘要 近年来,目标检测和分割领域都取得了重大进展。然而,目前最先进的方法仍然在罕见类别和常见类别之间的性能存在巨大差距。本文发现深层检测器中使用的Sigmoid或Softmax函数是导致长尾检测和分割性能低的主要原因。为了解决这个问题,...
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...
起因是一位同学询问关于模型迁移的问题，目标是诺亚的一篇ICML论文《SparseBERT: Rethinking the Importance Analysis in Self-attention》中使用了Pytorch特有的Gumbel-Softmax实现，但该实现难以直接移植到MindSpore。因此，我针对这个问题进行了深入研究，并撰写了一篇关于如何在MindSpore中实现Gumbel-Softmax的...