分析缩放点积模型可以缓解Softmax函数梯度消失的原因
时间: 2024-05-31 09:11:34 浏览: 43
缩放点积模型是一种常用的注意力机制,在使用 Softmax 函数计算注意力分数时,会将每个输入特征与一个可训练的权重矩阵进行乘积运算,得到一个分数,然后应用 Softmax 函数将分数转化为注意力权重。然而,当注意力分数非常大或非常小时,Softmax 函数的梯度会趋近于零,这会导致梯度消失的问题。
为了缓解 Softmax 函数梯度消失的问题,缩放点积模型引入了一个缩放因子,即将点积的结果除以一个缩放因子。这个缩放因子通常是点积的维度的平方根,即 $d_k=\sqrt{d}$,其中 $d$ 是点积的维度。
通过引入缩放因子,缩放点积模型可以减少点积的大小,使得 Softmax 函数的输入更加稳定,从而避免了梯度消失的问题。此外,缩放点积模型还具有一些其他优点,例如:
1. 更好的数值稳定性:由于缩放因子的引入,点积的大小更加稳定,因此计算过程中不容易出现数值溢出或下溢的问题。
2. 更好的注意力表现:缩放点积模型的注意力分数更加准确,能够更好地反映输入特征之间的相似度,从而使得注意力机制的表现更加优秀。
相关问题
transformer中缩放点积注意力,为什么要在soft Max之前进行缩放
在Transformer的注意力机制中,缩放点积注意力机制的目的是为了避免随着维度的增加,点积的值会变得非常大,从而导致softmax函数的输入值过大,使得梯度爆炸或者梯度消失。因此,对于每个点积注意力的计算结果,都要除以一个与注意力矩阵的维度有关的数,即注意力矩阵的列数的根号。这个操作可以使得点积的值变得更加稳定,从而保证softmax函数的输入值在一个合理的范围内,防止梯度的爆炸或者消失。因此,在进行softmax之前进行缩放是非常重要的。
pytorch代码实现模型训练使用LDAM损失函数并计算LDAM损失函数
LDAM(Label-Distribution-Aware Margin)是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数。其基本思想是将样本的标签分布信息融入到损失函数中,以便更好地处理类别不平衡的问题。以下是使用PyTorch实现LDAM损失函数并计算LDAM损失函数的代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
class LDAMLoss(torch.nn.Module):
def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30):
super(LDAMLoss, self).__init__()
m_list = 1.0 / torch.sqrt(torch.sqrt(cls_num_list))
m_list = m_list * (max_m / torch.max(m_list))
self.m_list = m_list
self.s = s
self.weight = weight
def forward(self, x, target):
index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8)
index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1)
batch_size = x.size(0)
p = F.softmax(x, dim=1)
if self.weight is not None:
p = p * self.weight.view(1, -1).expand_as(p)
p = (p / p.sum(dim=1, keepdim=True)).t()
t = torch.zeros_like(p)
t[index.t()] = 1.0 / index.sum(dim=0, keepdim=True).float()
t = (t / t.sum(dim=1, keepdim=True)).t()
p = torch.clamp(p, 1e-7, 1.0 - 1e-7)
loss = - torch.sum(t * torch.log(p)) / batch_size
loss *= self.s
return loss
```
其中,`cls_num_list`是每个类别的样本数列表,`max_m`是最大的margin值,`weight`是每个类别的权重,`s`是缩放因子。在`forward`函数中,首先计算样本的预测概率分布`p`,并将其与目标分布`t`进行比较,得到损失函数。具体实现过程如下:
1. 将目标标签转换为一个one-hot编码的矩阵`index`。
2. 计算预测概率分布`p`,并根据权重进行加权。
3. 计算目标分布`t`,并将其归一化为概率分布。
4. 将`p`和`t`限制在一个小的范围内,避免梯度爆炸和消失。
5. 计算KL散度,并乘以缩放因子`s`得到LDAM损失函数。
使用LDAM损失函数进行模型训练时,需要将其作为损失函数,并在计算误差时传入模型的预测结果和目标标签。例如:
```python
import torch.optim as optim
# 定义LDAM损失函数
criterion = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=0.5, s=30)
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
outputs = net(inputs)
# 计算LDAM损失函数
loss = criterion(outputs, labels)
# 反向传播和更新参数
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计误差
running_loss += loss.item()
# 输出统计结果
print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))
```
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