temperature = 0.5 # 使用温度系数调整输出概率 log_probs = torch.log(torch.softmax(logits / temperature, dim=-1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 在这个示例中,我们将温度系数设置为0.5,并将其应用于 logits 矩阵。通过除以温度系数,我们可以控制模型输出的稀疏程度。需要注意的...
NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对，得到每个图像的相似性概率分布。 温度参数temperature 用于在应用 softmax 函数之前缩放成对相似性，这有助于在优化过程中获得更好的梯度。在获得相似性的概率分布后，通过最大化同一图像的匹配表示的对数似然和最...
(1)左侧的 teacher 模型是精排模型,该模型使用全量的特征,包括三大类,即 user 侧特征、item 侧特征及它们的交叉特征;曲线框里表示复杂的精排网络结构;最后的 softmax with temperature 就是整个精排模型的输出内容,后续会给到粗排模型进行蒸馏。 (2)中间的粗排模型,模型未使用交叉特征,在 user tower 和 item t...
class DistillationLoss: def __init__(self): self.student_loss = nn.CrossEntropyLoss() self.distillation_loss = nn.KLDivLoss() self.temperature = 1 self.alpha = 0.25 def __call__(self, student_logits, student_target_loss, teacher_logits): distillation_loss = self....
CrossEntropyLoss()函数实际上为网络添加了两层:softmax激活函数和交叉熵损失函数。网络的每个输入都取自图像的一个像素,因此我们的输入维度为 28 x 28 = 784。优化器使用随机梯度下降和学习率为.0001。 接下来,我们设置了批处理大小,运行模型的epochs数量,并创建了一个数据加载器对象,以便模型可以迭代数据: 设置...
NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对,得到每个图像的相似性概率分布。 温度参数temperature 用于在应用 softmax 函数之前缩放成对相似性,这有助于在优化过程中获得更好的梯度。 在获得相似性的概率分布后,通过最大化同一图像的匹配表示的对数似然和最...
17.temperature import numpy as np # 一个简化的概率分布:4个可能输出的概率 logits = np.array([0.1, 0.2, 1, 0.1]) #softmax softmax = np.exp(logits) softmax /= sum(softmax) # 温度参数 temperature = 0.2 # 可以调整这个参数来看不同的影响 adjusted_softmax = np.exp(logits/temperature) ...
NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对,得到每个图像的相似性概率分布。 温度参数temperature 用于在应用 softmax 函数之前缩放成对相似性,这有助于在优化过程中获得更好的梯度。 在获得相似性的概率分布后,通过最大化同一图像的匹配表示的对数似然和最...
withtorch.no_grad(): logits, _=model(x=tokens[:,prev_pos:cur_pos], start_pos=prev_pos) iftemperature>0: probs=torch.softmax(logits[:, -1]/temperature, dim=-1) next_token=sample_top_p(probs, top_p) else: next_token=torch.argmax(logits[:, -1], dim=-1) ...
NT-Xent 将 softmax 函数应用于增强视图表示的成对相似性。 softmax 函数应用于小批量内的所有表示对,得到每个图像的相似性概率分布。 温度参数temperature 用于在应用 softmax 函数之前缩放成对相似性,这有助于在优化过程中获得更好的梯度。 在获得相似性的概率分布后,通过最大化同一图像的匹配表示的对数似然和最...