循环神经网络中困惑度(perplexity)

最新推荐文章于 2025-07-14 21:56:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-14 21:56:07 发布 · 789 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了模型预测中困惑度的概念，解释了最佳、最坏及基线情况下的困惑度表现，指出有效模型的困惑度必须低于类别数量。
部署运行你感兴趣的模型镜像

最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1;
最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正⽆无穷;
基线情况下，模型总是预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数
所以任何一个有效模型的困惑度必须小于类别个数

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

PCRMINA
关注
困惑度 (perplexity)
data+scenario+science+insight
05-21 6210
困惑度 (perplexity) 在自然语言处理中，对于一个语言模型，一般用困惑度来衡量它的好坏，困惑度越低，说明语言模型面对一句话感到困惑的程度越低，语言模型就越好。 对于LDA模型，最常用的两个评价方法困惑度（Perplexity）、相似度（Corre）。 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d，所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定，这个不确定成都就是困惑度。困惑度越低，说明聚类的效果越好。 对于不同Topic所训练出来的模型，计算它的困惑度。最小困惑度所对应的Topic就..
LDA主题模型绘制困惑度（perplexity）-主题数曲线——python
weixin_41168304的博客
12-06 2万+
主题建模作为一种基于机器学习的文本内容分析技术，一般用于推断文本文档中隐藏主题的技术。很多研究使用了基于Latent Dirichlet Allocation (LDA)的主题建模算法来处理大规模文档并识别潜在主题。LDA主题模型已经在多个研究领域得到应用，且都有着不俗表现。 LDA作为一种无监督机器学习技术，利用词袋方法识别隐藏在大规模文档集或语料库中的主题信息。LDA模型可挖掘出文档集或语料库中的潜在主题信息，并采用词 袋构建模型，在不考虑词汇出现顺序的情况下，构成“文档-主题分布”和“主题-词分布”
利用LDA进行主题建模，用困惑度和一致性曲线选取最优主题数
m0_56327159的博客
10-19 3863
如果困惑度和一致性曲线效果图较好，确定了主题数量后，再单独跑一下2里面的程序。2中topic为5是我主观设置的，不一定为最优。
循环神经网络（MLP——＞RNN，困惑度)
liuyingshudian的博客
12-15 1526
RNN，困惑度
困惑度（Perplexity）
彬彬侠的博客
02-03 4396
困惑度（Perplexity，简称 PP）是自然语言处理（NLP）中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之，困惑度是 语言模型对文本的“不确定性” 或 “混乱度” 的度量，数值越低，说明模型对文本的预测能力越强。
基于循环神经网络（RNN）构建的智能聊天机器人系统
最新发布
08-14
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络结构，主要用于处理序列数据。与传统的神经网络不同，RNN能够利用自身的记忆能力，对序列内的信息进行动态记忆，因此特别适合处理语音、...
循环神经网络详解：裁剪梯度与困惑度
"循环神经网络基础，包括裁剪梯度和困惑度的概念，以及使用PyTorch实现循环神经网络语言模型的代码示例" 在深度学习领域，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种能处理序列数据的强大模型，尤其适用...
循环神经网络：梯度裁剪、困惑度
destiny_balabala的博客
09-08 652
一、梯度裁剪 循环神经网络中很容易出现梯度衰减或爆炸。由于是循环计算，在进行反向传播的时候，梯度会传播很多次。 当传播过程中有大多数导数 > 1时，最终的梯度会出现∞\infty∞，即所谓梯度爆炸；当大多数导数 < 1时，最终的梯度会 →0\rightarrow0→0，即所谓梯度消失。 对此，有一种可行的做法，称为梯度裁剪。假设将所有模型参数梯度的元素拼接成一个向量g\boldsymbol gg，并设裁剪的阈值是θ\thetaθ。则定义裁剪后的梯度为 min(θ∥g∥,1)gmin(\frac
Task02 循环神经网络基础
01-20
循环神经网络（RNN）是一种在处理序列数据时非常有用的深度学习模型，因为它们能够捕捉序列中的时间依赖性。RNNs 的基本思想是每个时间步的隐藏状态不仅取决于当前输入，还取决于前一时间步的隐藏状态。这种机制使得...
详解从零开始实现循环神经网络（RNN）
wh1236666的博客
07-14 1452
无隐状态网络：无记忆，无法处理序列依赖，适合静态数据（如图片分类）。 RNN（有隐状态）：通过隐状态 “记忆” 历史信息，专门用于序列数据（如文本、时间序列）。 字符级语言模型：基于 RNN，通过前文字符预测下一个字符，核心是利用隐状态捕捉上下文。 困惑度：评估模型预测能力的指标，值越小越好，直观反映模型对序列的 “理解程度”
自然语言处理 —— 困惑度
01-06
我们通常用困惑度（perplexity）来评估语言模型的好坏。可以探索一下交叉熵损失函数的定义。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地： 最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1； 最坏情况下，模型总是把标签类别的概率预测为0，此时困惑度为正无穷； 基线情况下，模型总是把预测所有类别的概率都相同，此时困惑度为类别个数。 显然，任何一个有效模型的困惑度必须小于类别个数。 假定交叉熵损失函数为：H(y(i),y^(i))=−∑j=1qyj(i)logy^j(i)H(y^{(i)},\hat{y}^{(i)})=-\sum_{j=1}^qy_j^{(i)}log\h
NLP基础知识点：困惑度（Perplexity）
热门推荐
梆子井欢喜坨的博客
04-30 2万+
词序列的条件概率越高，困惑度越低。因此，根据语言模型，最小化困惑相当于最大化测试集概率。 公式如下： 困惑度可以理解为，如果每个时间步都根据语言模型计算的概率分布随机挑词，（假设所有的词出现的概率相同）那么平均情况下，挑多少个词才能挑到正确的那个。 ...
困惑度(perplexity)的基本概念及比较多种模型下的计算（N-gram, 主题模型/LDA, 神经网络/RNN）
blmoistawinde的博客
03-19 1万+
发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的，而两者的对困惑度的计算方法又很不同，这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅，还是斗胆在这里尝试写一篇文章，试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。 困惑度的基本定义 首先，困惑度是用来评价语言模型好坏的指标。语言模型...
Perplexity：深入理解语言模型评价指标——困惑度
a61022706的博客
04-20 1726
对于困惑度指标的理解
NLP知识点 - perplexity 困惑度
春天
12-13 5469
语言模型（language model）是用来预测句子中的next word的概率分布（probability distribution），并计算一个句子的概率。一个好的语言模型，应该给well-written 的句子更高的生成概率，阅读这些句子不应该让人感到困惑。比较这句话的概率与当前语言模型生成的其他句子的概率，来判定生成句子的好坏呢？答案是否定的，因为句子的最终概率是单词概率连乘得到的，所以随着句子长度的增加，概率会越来越小。因为是概率的倒数，所以困惑度越低，句子概率越高，语言模型就越好。
解惑深度学习中的困惑度Perplexity
Axlsss的博客
04-20 2616
解惑深度学习中的困惑度Perplexity
【评估指标】困惑度 Perplexity
藓类少女的博客
12-17 1870
（困惑度）是机器学习和自然语言处理中常用的一个概念，尤其在语言模型的评估中。它用于衡量一个模型对文本数据的预测能力，直观上表示模型对数据“不确定”的程度。
lda主题模型困惑度_Perplexity（困惑度）详解
weixin_39986741的博客
12-19 6910
引子：今年上半年，我报名参加了julyEdu的三月份机器学习班，在班上我自告奋勇地分享了下自己对LDA模型中几个重要问题，比如perplexity,likelihood和fold-inquery的理解、相关公式以及实现方案。不过由于最近要写一篇主题模型的文章，我重读了下LDA以及其他一些主题模型的经典文献，发现自己之前理解上存在一些偏差，于是就想写一篇博客，把整个思路重新理顺一下。(1)Perpl...
循环神经网络进阶错题总结
PCRMINA的博客
02-18 421
此话为错：深层循环网络能有效抽取更高层更抽象的信息，层数越深效果越好。 层数越深效果未必越好，层数的加深会导致模型的收敛变得困难 此话为对：第0个循环单元的记忆细胞和循环单元的值不需要初始化。 每个循环单元中的记忆细胞和循环单元的值为LSTM模型中的隐状态，而非参数，因此不需要初始化。 ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值