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...
Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax是Gumbel-Max Trick的一种平滑版本,它利用了softmax函数来近似表示离散分布。 结论 Gumbel-Softmax是一种有效的处理离散变量的方法,特别适用于深度学习中的强化学习任务和其他需要处理离散输出的情况。通过引入Gumbel噪声和softmax函数,我们可以保持可微性,同时仍然能够模拟离散分布的行为。...
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...
Gumbel-Softmax分布的可微样本替换分类分布的不可微样本。 GUMBEL-SOFTMAX分布 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,π...
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有什么用 ? 据我所知,gumbel softmax允许模型中有从离散的分布(比如类别分布categorical distribution)中采样的这个过程变得可微,从而允许反向传播时可以用梯度更新模型参数,所以这让gumbel softmax在深度学习的很多领域都有应用,比如分类分割任务、采样生成类任务AIGC、强化学习、语音识别、NAS等等。如果你...
gumbel_softmax(logits, tau=1, hard=False, eps=1e-10, dim=- 1) 参数: logits-[…, num_features] 非标准化日志概率 tau-非负标量温度 hard-如果True ,返回的样本将被离散化为 one-hot 向量,但会被微分,就好像它是 autograd 中的软样本 dim(int) -计算softmax 的维度。默认值:-1。 返回: ...