以一定概率选择lstm输出，并不是简单地argmax

最新推荐文章于 2025-06-04 12:47:00 发布

xiewenbo

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分类专栏： RNN LSTM

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本文介绍了一种基于预测概率分布的随机采样方法，通过调整温度参数实现对预测结果随机性的控制。当温度参数较小，采样倾向于选择具有较高预测概率的选项；反之则增加随机性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

def sample(preds, temperature=1.0):
    '''
    Generate some randomness with the given preds
    which is a list of numbers, if the temperature
    is very small, it will always pick the index
    with highest pred value
    '''
    preds = np.asarray(preds).astype('float64')
    preds = np.log(preds) / temperature
    exp_preds = np.exp(preds)
    preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
    probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
    return np.argmax(probas)