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对抗生成网络_邹琪鲜_人工智能知识表示_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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= SoftmaX(Z+ c). (6.32) 使用这个性质,我们可以导出一个数值方法稳定的 SoftmaX 函数的变体: SoftmaX(Z) = SoftmaX(Z- maxZi). (6.33) i 变换后的形式允许我们在对 SoftmaX 函数求值时只有很小的数值误差,即使是当 Z 包含极正或者极负的数时。观察 SoftmaX 数值稳定的变体,可以看到 SoftmaX 函数 由它的变量偏离 maxi Zi 的量来驱动。 当其中一个输入是最大(Zi = maxi Zi)并且Zi远大于其他的输入时,相应的 输出 SoftmaX(Z)i 会饱和到 1。当 Zi 不是最大值并且最大值非常大时,相应的输出 SoftmaX(Z)i 也会饱和到 0。这是 Sigmoid 单元饱和方式的一般化,并且如果损失函 数不被设计成对其进行补偿,那么也会造成类似的学习困难。 SoftmaX 函数的变量 Z 可以通过两种方式产生。最常见的是简单地使神经网络 较早的层输出Z的每个元素,就像先前描述的使用线性层Z = WTh +b。虽然很直 观,但这种方法是对分布的过度参数化。 n 个输出总和必须
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