那么我们知道了，cross entropy 是用来衡量两个概率分布之间的距离的，softmax能把一切转换成概率分布，那...
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? 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...
预测坐标值很好理解,模型输出的结果就是坐标数值;而预测关键点概率图的方法,每一个关键点对应了一张概率图,我们取图上概率最高的点作为模型的预测结果,而这里获取最大的那个item的index的操作,称为Argmax。 不难发现,Argmax操作是不可微的,因此在模型训练时,梯度无法传递过Argmax,因此在预测概率分布图的方法中,...
在我们把采样过程的确定性部分和随机性部分结合起来之后,我们在此基础上再用一个argmax来找到具有最大概率的类别。自此可见,Gumbel-Max Trick由使用gumbel分布的Re-parameterization Trick和argmax组成而成,正如它的名字一样。用公式表示的话就是:z = argmax_i(log(\pi_i)+g_i ), 其中g_i = -log(-log(...
argmaxC∑i=1,i≠ymax(zy−zi,0)=argminC∑i=1,i≠ymax(zi−zy,0)argmax∑i=1,i≠yCmax(zy−zi,0)=argmin∑i=1,i≠yCmax(zi−zy,0) 独立后的hinge预测 公式(1)比较简单,虽然计算方便,但是其解也并不好,因为上面的方式zizi刚刚小于zyzy,优化就停止了(默认沿着梯度反方向优化)。
argmax 的可视化解释 为什么 Softmax 只用在神经网络的最后一层? 现在进入重要部分,Softmax 仅用于最后一层以对值进行归一化,而其他激活函数(relu、leaky relu、sigmoid 和其他各种)用于内层。 如果我们看到其他激活函数,如 relu、leaky relu 和 sigmoid,它们都使用唯一的单个值...
\[argmin \log\left ( 1 + \exp\left ( {\color{Red} \log\left ( \sum_{i=1,i\neq y}^{C}\exp \left ( z_{i} \right ) \right )-z_{y}} \right ) \right ) \] 注意,对于形如\(max(x,0)\)的函数,我们使用了softplus函数进行平滑,这里的\(x\)即为公式(4)中的${\color{Red...
;—简单粗暴,大于0的留下,否则一律为0softmax——计算每个类别的可能性,经常被使用于神经网络的输出层;最后使用argmax函数得到:最大可能性的类...: 单层感知机 多个感知机的组合: 这样一个神经网络组合起来,输出的时候无论如何都还是一个线性方程,并没有达到非线性分类呢: 所以,引入激励函数,输出就是一个非线...
π∗=argmaxπ[γt(Rt+ρH(π(⋅|st)))]π∗=argmaxπ[γt(Rt+ρH(π(⋅|st)))] Qsoft(st,at)=Rt+Eρπ[∞∑l=0γl(rt+l+ρH(⋅|π))]Qsoft(st,at)=Rt+Eρπ[∑l=0∞γl(rt+l+ρH(⋅|π))] Vsoft(st)=Eρπ[Qsoft(st,at)+ρH(⋅|π)]Vsoft(...
因此可以说 。换句话说,它实际上是针对max函数的一种平滑操作。从字面上理解来说,LSE函数才是真正意义上的softmax函数;而我们在神经网络里所说的softmax函数其实是近似于argmax函数的,也就是我们平时所用的softmax应该叫做softargmax。 参考资料 [1] ...