Softmax函数 gumbel_softmax解决的问题 假设如下场景: 什么是Gumbel distribution? 定义 证明 熵(Entropy) 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用,透彻理解交叉熵背后的直觉_最大交叉熵-CSDN博客 信息量 首先是信息量。假设我们听到了两件事,分别如下: 事件A:巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B:中国队进入了2018世...
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...
在深度学习中，Softmax函数与交叉熵损失函数结合使用，能够有效计算梯度，用于参数更新，简化反向传播过程。TensorFlow提供了统一接口，处理了数值不稳定问题。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，...
Gumbel 噪声是通过变换而来,由于的分布正好是,所以解出来正好就是 Gumbel 分布的累积分布函数,即,而就是的导数,即。 将上述结果代入式(8)得 这正好是 Softmax。于是我们再次验证了 Gumbel Max 与 Softmax 的对应关系。 数值计算 能像Gumbel 分布那样解出诸如 Softmax 的解析解是极其稀罕的,至少笔者目前还找不...