注:本文翻译自《Additive Margin Softmax Loss (AM-Softmax)》一文。在分类中,将创建一个决策边界来分隔类。但是,当输出位于决策边界附近时,这可能会成为问题。AM-Softmax 旨在通过向决策边界添加边距来解决此…
2、假设输入向量 x=[2,3,1] ,那么 softmax(x)=[e2e2+e3+e1,e3e2+e3+e1,e1e2+e3+e1]=[0.24,0.66,0.09] (小数点保留两位),并且可以发现: onehot(x)=[0,1,0]⟺[−1,0,−1]⟺x−[max(x),max(x),max(x)]=[2,3,1]−[3,3,3]=[−1,0,−2]=[x1−max(x),x2...
Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了...
Softmax机制的计算瓶颈 通过上述分析可以看出,标准注意力机制需要对NxN维度的矩阵执行softmax运算,这导致计算复杂度随序列长度呈二次方增长。虽然这种计算复杂度对于较短序列是可接受的,但在处理长度达到100k以上的序列时,计算效率会显著降低。 这一计算瓶颈促使研究者们思考:是否存在能够降低计算复杂度的替代方案?这就...
前言:搞计算机视觉的朋友会知道,am-softmax 是人脸识别中的成果。所以这篇文章就是借鉴人脸识别的做法来做句子相似度模型,顺便介绍在 Keras 下各种 margin loss 的写法。 背景 细想之下会发现,句子相似度与人脸识别有很多的相似之处。 已有的做法 在我搜索到的资料中,深度学习做句子相似度模型,就只有两种做法:一...
softmax softmax ,顾名思义,就是 soft 版本的 max。 在了解 softmax 之前,先看看什么是 hardmax。 hardmax 就是直接选出一个最大值,例如 [1,2,3] 的 hardmax 就是 3,而且只选出最大值,非黑即白,但是实际中这种方式往往是不合理的,例如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更...
前言:搞计算机视觉的朋友会知道,am-softmax 是人脸识别中的成果。所以这篇文章就是借鉴人脸识别的做法来做句子相似度模型,顺便介绍在 Keras 下各种 margin loss 的写法。 背景 细想之下会发现,句子相似度与人脸识别有很多的相似之处。 已有的做法 在我搜索到的资料中,深度学习做句子相似度模型,就只有两种做法:一...
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !Softmax是一种数学函数,通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。其本质上是一种归一化函数,可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值,因为softmax将它们转换为0到1之间的值,所以它们可以被解释为
定义softmax算符 这里要掌握张量计算的方法 当调⽤sum运算符时,我们可以指定保持在原始张量的轴数,⽽不折叠求和的维度,如对(3,2)进行按列求和,会得到(2,),设置keepdim为True就是(1,2)即一行,分别是两列的和 defsoftmax(X):X_exp=torch.exp(X)#对每个元素进行指数计算 这里X输入是partition=X_exp....
先从公式上看，SoftMmax是怎么做到的。公式中，每个 z 就对应了多个分类的得分值。SoftMax对得分值...