从原理和代码都可以看出,f(x)=\min(1, e^x)时的ThreTopK几乎不会出现数值稳定性问题,并且k=1时能退化为Softmax,这些都是它的优势。然而,\min(1, e^x)实际上也算不上完全光滑(除了当k=1时\min不起作用),它在x=0处是不可导的。如果介意这一点,那么我们就需要选择处处可导的f(x),比如\sigma(x)。
Softmax的定义很简单: pi=softmax(x)i=exi∑j=1nexj Softmax的来源和诠释都太多了,比如能量模型、统计力学或者单纯作为argmax的光滑近似等,所以我们很难考证它的最早出处,也不去做这个尝试了。很多时候我们也会加上一个温度参数,即考虑softmax(x/tau),但tau本身也可以整合到x的定义之中,因此这里不特别分离出...
在另一类情景中,模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题,我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同,softmax回归的输出单元从一个变成了多个,且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练... core!
1. argmin/argmax 可以指定axis 返回最小或最大元素的索引下标(从0开始) 2. type 更改张量的dtype类型 3. sum将True相加(因为True代表1,求和相当于计算是True的个数) defaccuracy(y_pred,y_true):'''计算准确率'''iflen(y_pred.shape)>1andy_pred.shape[1]>1:'''如果其是二维数组,即行数大于一(...
这里将LogSumExp函数带入指数函数的同时,将zyzy也带入,更新后的softmax损失函数为: argminlog 1+exp log C∑i=1,i≠yexp(zi)⎞⎠−zy⎞ ⎠argminlog(1+exp(log(∑i=1,i≠yCexp(zi))−zy)) 注意,对于形如max(x,0)max(x,0)的函数,我们使用...
07 Softmax变体 介绍完 Softmax,我们紧接着总结一下本博客以往讨论过 Softmax 的相关变体工作,比如 Margin Softmax、Taylor Softmax、Sparse Softmax 等,它们都是在 Softmax 基础上的衍生品,侧重于不同方面的改进,比如损失函数、、稀疏性、长尾性等。
这里将LogSumExp函数带入指数函数的同时,将\(z_{y}\)也带入,更新后的softmax损失函数为: \[argmin \log\left ( 1 + \exp\left ( {\color{Red} \log\left ( \sum_{i=1,i\neq y}^{C}\exp \left ( z_{i} \right ) \right )-z_{y}} \right ) \right ) \] ...
Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, MIT, Harvard, and Cambridge. - textrm except min, max, argmin, argmax, minimize, maximize, softmax · dr-ne
首先我们介绍起源于人脸识别的一系列 Softmax 变体,它们可以统称为 Margin Softmax,后来也被应用到 NLP 的 Sentence Embedding 训练之中,本站曾在《基于GRU和am-softmax的句子相似度模型》[3] 讨论过其中的一个变体 AM-Softmax,后来则在《从三角不等式到Margin Softmax》有过更一般的讨论。
深度学习:线性回归和softmax回归 1、线性回归 线性回归输出是一个连续值,因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见,如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同,分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。