一 背景 本文我们主要讲解下softmax函数,提起softmax函数,我们不得不先说下机器学习方面的分类问题,在工业届尤其是互联网领域,无论是CTR模型,抑或是CVR模型都是分类问题,即属于哪个类别的概率可能性最大。在…
由于softmax 可以将一组变量转换为概率分布,而 cross-entropy 又能够衡量两个概率分布之间的距离,因此,softmax 和 cross-entropy 经常结合在一起使用 总的来说,交叉熵损失函数刻画了两个概率分布之间的距离,通常用在神经网络的多分类任务中,可以表示真实标签值与神经网络输出经softmax计算后得到的预测概率值之间的损...
而softmax是用于多分类问题的激活函数,在多分类问题中,超过两个类标签则需要类成员关系,对于长度为 K 的任意实向量,Softmax可以将其压缩为长度为K,值在(0,1)范围,并且向量中元素和为1的实向量。 softmax函数与max函数不同,max函数只输出最大值,而softmax确保较小的值具有较小的概率,并不会直接丢弃,可以认为...
看似已经结案了,但仍然有一个问题:如果softmax函数中的分子发生下溢出,也就是前面所说的 c 为负数,且 |c| 很大,此时分母是一个极小的正数,有可能四舍五入为0的情况,此时,如果我们把softmax函数的计算结果再拿去计算 log,即 log softmax,其实就相当于计算 log(0) ,所以会得到 −∞ ,但这实际上是错误...
这里出现了一个经典的歧义,softmax实际上并不是max函数的smooth版,而是one-hot向量(最大值为1,其他为0)的smooth版。其实从输出上来看也很明显,softmax的输出是个向量,而max函数的输出是一个数值,不可能直接用softmax来取代max。max函数真正的smooth版本是LogSumExp函数(LogSumExp - Wikipedia),对此感兴趣的...
根据文章广义线性模型(4)逻辑回归(Logistic regression)和多分类实战:一文掌握 One-vs-All 策略我们已经知道,逻辑回归是一种处理二分类问题的常用方法,当需要处理多分类问题是,除了使用 One vs All 策略之外,我们还可以选择使用Softmax回归多分类器。 softmax函数又称归一化指...
softmax函数的主要作用是将一个K维向量(通常表示每个类别的原始预测分数)转换成一个元素范围都在(0, 1)之间K维向量,并且所有元素的和为1。 这段话有点抽象,举个例子来说,比如有一个3维向量:(x1,x2,x3)=(3,1,−2)(x1,x2,x3)=(3,1,−2) ...
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。
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总结而言，Evan Miller 引入了一种新函数 Quiet Attention，也叫 Softmax_1，这是对传统 softmax 函数的创新调整。有网友对该博客总结出了一个「太长不看版」。博客作者建议在注意力机制使用的 softmax 公式分母上加 1（不是最终输出 softmax）。注意力单元中的 softmax 使其可以将键 / 查询匹配作为概率；...