probs = torch.softmax(logits, dim=1) cat = RelaxedOneHotCategorical(probs=probs, temperature=torch.tensor([1.]).cuda()) outputs = {} net_loss =0surr_loss =0forjjinrange(k): cluster_S = cat.rsample() cluster_H = H(cluster_S) logq = cat.log_prob(cluster_S.detach()).view(...
="softmax temperature (default: 0.07)" ) # options for moco v2 parser.add_argument("--mlp", action="store_true", help="use mlp head") parser.add_argument( "--aug-plus", action="store_true", help="use moco v2 data augmentation" ...
torch.randn(dim,K))self.queue=nn.functional.normalize(self.queue,dim=0)self.register_buffer("queue_ptr",torch.zeros(1,dtype=torch.long))@torch.no_grad()def_momentum_update_key_encoder(self):"""Momentum update of the key encoder
在这个例子中,softmax_with_temperature函数接受一个logits张量和一个温度参数temperature。通过调整logits与温度参数的比例,我们可以控制softmax输出的平滑程度。温度越高,输出越平滑;温度越低,输出越尖锐。
() self.batch_size = batch_size self.temperature = temperature self.device = device self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=-1) self.mask_samples_from_same_repr = self._get_correlated_mask().type(torch.bool) self.similarity_function = self._get_similarity_function(use_cosine_similarity) ...
softmax_temperature * cosine_similarity) # retrive memory values - prediction y_hat_indices = topk_indices_var.data[:, 0] y_hat = self.values[y_hat_indices] return y_hat, softmax_score Example #17Source File: fusions.py From block.bootstrap.pytorch with BSD 3-Clause "New" or "...
multinomial(self.softmax(out / self.temperature), 1).view(-1) # Greedy sampling else: # x: [batch_size] - word index (next input) _, x = out.max(dim=1) return x Example #3Source File: modeling_transfo_xl_utilities.py From Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch with MIT License ...
logits = logits / max(temperature, 1e-5) if top_k is not None: v, _ = torch.topk(logits, min(top_k, logits.size(-1))) pivot = v[: , -1].unsqueeze(-1) logits = torch.where(logits < pivot, -float("Inf"), logits) probs = torch.nn.functional.softmax(logits, dim=-1) ...
训练方式采用的是Sampled Softmax YotubeDNN采用的是softmax多分类进行模型训练。要计算user和 千万级别的item 之间的相似度,然后通过softmax层时运算量极大。 所以通过sample负采样。将正负样本比例变为大降低了多分类训练求解过程的计算量。至于为啥不采用 binary cross entropy进行loss计算呢。
其中,γγ是 softmax 函数中的平滑因子,该因子是在我们的实验中根据经验在 held-out 数据集上设置的。 我们希望在训练模型后,真实被点击的文档得到的分数高,未被点击的文档得到的分数低。因此,我们需要正负样本来帮助训练。理想情况下,未被点击的文档都应该算作负样本,但这在计算上是不现实的。实际的做法是随机...