softmax tau

引用\[2\]中提到了softmax tau的概念。在该引用中，tau是一个参数，用于控制softmax函数的温度。具体地说，对于每个类别i，使用以下公式计算样本向量y：

yᵢ = exp((Gᵢ + log(πᵢ)) / tau) / Σⱼ exp((Gⱼ + log(πⱼ)) / tau)

其中，Gᵢ是Gumbel分布的样本，log(πᵢ)是类别i的logit值，tau是softmax温度参数。较高的tau值会使得softmax函数更加平滑，而较低的tau值会使得softmax函数更加尖锐。

因此，tau在softmax函数中起到了控制输出分布平滑程度的作用。较高的tau值会使得输出分布更加均匀，而较低的tau值会使得输出分布更加集中在概率最高的类别上。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [max日期最大值为0_Reparameterization trick、Gumbel-Max/softmax笔记](https://blog.csdn.net/weixin_39987313/article/details/109904028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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