我在学习《CLIP 改进工作串讲(上)【论文精读·42】》的过程中,听到朱老师讲到了GroupViT中用到了gumbel softmax(相关源代码),于是我带着好奇心试图想去了解gumbel softmax是什么,最后我把我的理解写成这篇文章,但是目前我在工作中还没用到gumbel softmax,所以如果有说得不对的地方,欢迎指正。 Gumbel-Softmax有...
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…
大概可以参考pytorch里面torch.nn.functional.gumbel_softmax的实现：def gumbel_softmax(logits, tau=1,...
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...
随着 softmax 温度 τ 接近0,Gumbel-Softmax 分布的样本期望值趋近于一个分类随机变量的期望值。当τ 变得很大,Gumbel-Softmax 分布的样本将不再是单热的,并且在 τ→∞ 时变得均匀。 图1:Gumbel-Softmax 分布在离散的单热编码分类分布和连续的分类密度之间插值。对于低温度(τ = 0.1, τ = 0.5),Gumbel-...
Gumbel 分布 Gumbel 分布的关键特性 Gumbel-Max Trick Gumbel-Softmax 的核心思想 用代码说明这个过程 三...
最近看论文时了解到Gumbel-Softmax技巧,学习后整理了一下自己的笔记。以下只是个人的一些理解,我自己接触深度学习不久,不一定对,请谨慎参考,如果有问题接受批评和指正。 应用 允许模型中从离散的分布(比如类别分布categorical distribution)中采样的过程变得可微,从而允许反向传播时可以用梯度更新模型参数 ...
gumbel-softmax 在VAE(变分自编码器)、MADDPG(多智能体DDPG)、LLM(比如,Self-Evaluation Guided Beam Searchfor Reasoning)中有应用,Pytorch中也有对应实现`F.gumbel_softmax`。那为啥知乎上几乎没有文章讨论呢? 只因gumbel-softmax 仅在神经网络中,离散随机变量作为隐变量且需要独热性质时才有所作为,这么多的限制...
Gumbel Softmax的引入解决了这一问题,它是单纯形(simplex)上的一个连续分布,可以近似类别样本,它的参数梯度可以很容易地通过重参数化(Reparameterization)技巧计算出来。实验表明,Gumbel-Softmax在伯努利变量和类别变量上都优于所有单样本梯度估计。 Gumbel-Softmax Distribution 本节定义Gumbel-Softmax分布,它是一个单纯...
为了解决离散分布情形时的梯度估计问题,这时候就要引入Gumbel Softmax技巧。 Gumbel Max 在介绍Gumbel Softmax之前,首先要明确Gumbel Max的概念。 假设我们有输出的概率分布p=softmax(o1,o2...),那么首先我们要从这个概率分布中采样。 通常情况下,从一个类别分布中采样可以使用torch.distribution中提供的Catagorial来...