Gumbel Softmax重参数和SF估计(Score Function Estimator,VAE/GAN/Policy Gradient中的重参数)

Gumbel Softmax重参数与SF估计解析

Gumbel Softmax

We derive the probability density function of the Gumbel-Softmax distribution with probabilities π1,…,πk\pi_1, \ldots, \pi_kπ1,,πk and temperature τ\tauτ. We first define the logits xi=log⁡πix_i = \log \pi_ixi=logπi, and Gumbel samples g1,…,gkg_1, \ldots, g_kg1,,gk, where gi∼Gumbel(0,1)g_i \sim \text{Gumbel}(0, 1)giGumbel(0,1)Gumbel(0,1)\text{Gumbel}(0, 1)Gumbel(0,1) stands for sampling from uniform distribution U(0,1)\text{U}(0,1)U(0,1) to get uiu_iui first, then gi=−log(−log(ui))g_i=-log(-log(u_i))gi=log(log(u

Gumbel-Softmax中,温度参数(通常记为 τ \tau τ)用于控制采样过程的“软”与“硬”程度。较低的温度会使输出更接近离散分布(即更倾向于选择最大值),而较高的温度则会使输出更加平滑均匀。因此,合理调整温度参数对于模型性能至关重要。 一种常见的方法是采用**退火调度(annealing schedule)**来调节温度参数。具体来说,在训练初期使用较大的 τ \tau τ 值,以确保输出较为平滑,从而促进梯度流动并提高探索能力;随着训练的进行,逐渐减小 τ \tau τ 值,使模型逐步过渡到更接近真实离散采样的状态。例如,可以使用以下公式来实现温度的线性退火: $$ \tau_t = \tau_0 \cdot (1 - t / T) $$ 其中 $ \tau_t $ 是当前训练步的温度,$ \tau_0 $ 是初始温度,$ t $ 是当前训练步数,$ T $ 是总训练步数[^3]。 此外,还可以考虑结合其他策略来优化温度参数的影响。例如,**混合方法**将Gumbel-Softmax与REINFORCE算法相结合,旨在减少梯度估计的方差[^3]。这种方法可以在一定程度上缓解由于温度设置不当导致的问题。 除了上述方法外,还可以尝试在损失函数中加入**熵正则化项**,鼓励模型探索不同的采样结果,这有助于避免模型过早地收敛到次优解[^3]。 下面是一个简单的Python代码示例,展示如何实现一个基于线性退火策略的温度参数调整器: ```python def linear_annealing_tau(tau_initial, step, total_steps): """ 计算当前训练步骤下的温度参数τ 参数: tau_initial (float): 初始温度 step (int): 当前训练步数 total_steps (int): 总训练步数 返回: float: 当前温度参数τ """ return tau_initial * (1.0 - step / total_steps) # 示例用法 initial_temperature = 5.0 current_step = 100 total_training_steps = 1000 current_tau = linear_annealing_tau(initial_temperature, current_step, total_training_steps) print(f"Current temperature τ at step {current_step}: {current_tau}") ``` 通过这种方式,可以动态地调整温度参数,使得模型能够在训练过程中更好地平衡探索与利用的关系,进而优化整体性能。
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