个人的实验发现,实现soft-argmax可以采用分组卷积,即输入是k个通道(k表示关键点个数),则分组为k,分组卷积指通道上不做卷积的聚合。 缺点:会增加训练所需时间,毕竟加了一层运算,如果输入热点图的尺寸较大如128,应该是会增加一点时间的。测试时间影响不大,因为没有soft-argmax也要用argmax,所以测试速度应该影响不...
所以这样定义的\mathcal{ST}_k(\boldsymbol{x})确实是属于\Delta_k^{n-1}的。事实上,我们还可以证明它同时满足单调性、不变性和趋近性,并且\mathcal{ST}_1(\boldsymbol{x})它就是Softmax,这些特性显示它确实是Softmax对于Top-k算子的自然推广,我们暂且称之为“GradTopK(Gradient-guided Soft Top-k opera...
pi=pj⇔xi=xj\[5pt]不变性:softmax(x)=softmax(x+c),,,∀c∈R单调性意味着Softmax是保序的,x的最大值/最小值跟p的最大值/最小值相对应;不变性说的是x的每个分量都加上同一个常数,Softmax的结果不变,这跟argmax的性质是一样的,即同样有argmax(x)=argmax(x+c)。
def stablesoftmax(x): """Compute the softmax of vector x in a numerically stable way.""...
3. Softmax 就是 Soft 版本的 ArgMax 好的，我们把话题拉回到 softmax。softmax，顾名思义就是 ...
简化了流程。综上所述，神经网络在推理阶段通常不使用softmax层，主要原因是softmax层在预测阶段的作用有限，且在特定情况下（如one-hot编码的标签输出）其操作可以被更简单的argmax函数替代。此外，softmax层的使用会增加计算复杂度，引入额外的参数，对于简单的分类任务来说，这可能是不必要的。
softmax 的作用,我们都知道是 normalize probability。在 softmax 里面,输入 都是在指数上的 ,所有把 想成log of probability 也就顺理成章了。 3. Softmax 就是 Soft 版本的 ArgMax 好的,我们把话题拉回到 softmax。 softmax,顾名思义就是 soft 版本的 argmax。我们来看一下为什么?
二.手动实现softmax回归2.1模型选择 构建一个只包含一层神经网络进行建模。输出层的每个神经元输出结果都代表某条样本在三个类别中softmax后的取值,此时神经网络拥有两层,且是全连接。此时从特征到输出结果,就不再是简单的线性方程变换,而是矩阵相乘之后进行softmax转化。 #构建向前传播函数defsoftmax(X,w):m=...
Gumbel-Softmax trick通过引入温度参数T，给出了可导的近似采样公式：X' = argmax(e^(P(X) / T) + Y)。随着T的增加，采样向量X'的分布趋向平缓，不再严格是一个one-hot向量。Gumbel-Softmax trick中的温度参数T控制了采样结果的分布倾向。在纯categorical下，采样结果一定是一个标准one-hot向量...
def softmax(X): #torch.exp()对每个元素做指数计算 X_exp = torch.exp(X) #对矩阵的每一行求和,重新生成新的矩阵 partition = X_exp.sum(1, keepdim=True) # X_exp / partition:每一行代表一个样本,行中的每个数据代表在该类别的概率 returnX_exp / partition # 这里应用了广播机制 ...