Soft-Max и Soft-Arg-Max

Soft-Max и Soft-Arg-Max.

Soft-Arg-Max

Пусть есть задача мягкой классификации: Алгоритм выдает значения L1, L2, ... Ln, где n - число классов. Li - уверенность алгоритма в том, что объект принадлежит классу i; -oo <=Li <= +oo. Нужно для этих значений найти такие p1,...pn, что pi из [0, 1], а сумма pi = 1, то есть p1..pn - распределение вероятностей. Для этого возьмём экспоненту от L1..Ln; Получим числа от [0;+oo] и нормируем их: pi = exp(Li)/Sum(exp(Li)) Выполняется следующее: Li <= Lj => Pi <= Pj

Есть модель a, возвращающая Li. Необходимо сделать так, чтобы a возвращала pi, при этом оставаясь дифференциируемой. [math]y =[/math] soft-arg-max[math]\left ( x \right )[/math], где [math]y_{i} = \frac{\exp\left ( x_{i} \right )}{\sum_{j}\exp\left ( x_{i} \right )}[/math] [math]\frac{\partial y_{i}}{\partial x_{j}} = \begin{cases} &y_{i}\left ( 1 - y_{j} \right ),~i = j \\ &-y_{i}\cdot y_{j},~~~~~~i \neq j \end{cases} = y_{i}\left ( I\left [ i = j \right ] - y_{j}\right )[/math]

Свойства soft-arg-max

• soft-arg-max вычисляет по вектору чисел вектор с распределением вероятностей.
• Можно интерпретировать как вероятность нахождения максимума в {{{i}}}-й координате.
• [math]soft \textendash arg \textendash max\left ( x - c,y-c,z-c\right )=soft \textendash arg \textendash max\left ( x,y,z)\right )[/math]