要分析Soft-Argmax方法的问题所在,其实很容易发现,假如把输出看成离散概率分布的话,它计算的是概率分布的期望,当我们对坐标值直接进行监督时,关注的也只是期望值,而对概率分布的形状是无约束的,换句话说,一个期望值可以对应无数种可能的分布形状,这对网络学习显然是有害的。 在 @李翔 老师的论文GFLv2中也对该...
有了Soft-Argmax后,大家可以快乐地直接对坐标值进行监督了,模型还能预测概率图,性能强过单纯用全连接层回归坐标值,大家都很开心,但是大家很快发现,这种方法比起Heatmap-based方法依然有很大差距,尤其是在大尺寸输入的情况下,Heatmap-based方法摆脱了量化误差束缚,性能甩了坐标值监督方法几条街,Soft-Argmax只能在小尺...
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的变化让输入逐渐趋向于极化,前向表达形式:y = softmax((z + g) / τ) 随机变量g的作用:为输入引入随机性,体现采样 温度系数τ的作用:不断变小从而让输入更加极化 在一些论文中,经常看到关于网络不可求...
有了Soft-Argmax后,大家可以快乐地直接对坐标值进行监督了,模型还能预测概率图,性能强过单纯用全连接层回归坐标值,大家都很开心,但是大家很快发现,这种方法比起Heatmap-based方法依然有很大差距,尤其是在大尺寸输入的情况下,Heatmap-based方法摆脱了量化误差...
Soft Actor Critic 一共有3篇论文。单纯从方法上来看三篇论文是递进关系。第一篇:《Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies》 这一篇是后面两篇论文的理论基础,推导了基于能量模型(加入熵函数)的强化学习基本公式,并且给出了一个叫做 Soft Q Learning的算法。但是策略网络需要使用SVGD方法优化,十分...
所以gumbel softmax成功地引入了随机性,使得每个操作都能以一定的概率被选中,不过貌似也并没有减少内存的消耗,因为还是和DARTS一样计算的mixed值。所以在GDAS这篇论文里作者在选择操作的时候使用的是argmax,而在更新权重的时候采用的是softmax的梯度值,这个可以通过修改pytorch的backward部分代码实现。
softmax可以当作arg max的一种平滑近似，与arg max操作中暴力地选出一个最大值（产生一个one-hot向量...
softmax,顾名思义就是 soft 版本的 argmax。我们来看一下为什么? 举个栗子,假如 softmax 的输入是: softmax 的结果是: 我们稍微改变一下输入,把 3 改大一点,变成 5,输入是 softmax 的结果是: 可见softmax 是一种非常明显的 “马太效应”:强(大)的更强(...
Gumbel-Softmax是一种离散采样的可微近似方法，常用于生成模型中，如GAN和VAE，它解决了离散分布采样不可微的问题。具体来说，它通过Gumbel-Max trick和softmax函数构建了一个连续分布，近似离散类别分布，允许反向传播。Gumbel分布通过从均匀分布中随机抽取并计算得出，而Softmax则用于近似argmax操作。在...
时代表传统的 softmax,在时,分布逐渐极端化,最终等价于 argmax,在时,分布逐渐趋于均匀分布,10 个类别的概率都趋近于1/10。 这两幅画很好的说明了 softmax 的本质。相对于 argmax 这种直接取最大的「hardmax」,softmax 采用更温和的方式,将正确类别的概率一定程度地突显出来。而引入温度系数的本质目的,就是让...