深度学习中,sigmoid和softmax生成注意力权重的区别是什么?

在深度学习中,sigmoid和softmax是两种常用的激活函数,它们生成注意力权重时有以下区别:

Sigmoid

  1. 输出范围:sigmoid函数将输入压缩到[0, 1]范围内。
  2. 独立处理:每个输入单元的输出独立于其他单元,输入与输出之间存在一一对应的关系。
  3. 应用场景:适用于生成独立注意力权重的场景,即每个权重的大小不受其他权重的影响。例如,在某些注意力机制中,每个元素的注意力权重可以单独生成。

Softmax

  1. 输出范围:softmax函数将输入转换成概率分布,输出的各个元素范围在(0, 1)之间,并且总和为1。
  2. 相互依赖:输出是所有输入的函数,即一个输入的变化会影响所有输出单元的值。softmax会使输出具有竞争关系,较大的输入值会有较大的输出概率,而其他值的输出概率会相应减小。
  3. 应用场景:适用于生成相对注意力权重的场景,例如在机器翻译中,softmax可以用于计算每个单词的注意力权重,使得总的注意力权重和为1,以突出某些关键单词。

对比

  • 独立性:sigmoid生成的注意力权重是独立的,而softmax生成的注意力权重是相互依赖的。
  • 归一化:softmax生成的权重会自动归一化为1,而sigmoid则不会。
  • 适用场景:sigmoid更适合于需要独立考虑每个输入的重要性的情况,而softmax更适合于需要分配总注意力到不同输入的情况。

具体使用哪个函数,取决于你的模型和任务需求。如果需要生成独立的注意力权重,可以使用sigmoid;如果需要分配整体注意力到各个输入,使用softmax更为合适。

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