在具有编码器和解码器的seq2seq模型中,在每个生成步骤中,softmax层输出整个词汇表上的分布。在CNTK中,可以使用C.hardmax函数轻松实现贪婪解码器。看起来像这样。
def create_model_greedy(s2smodel):
# model used in (greedy) decoding (history is decoder's own output)
@C.Function
@C.layers.Signature(InputSequence[C.layers.Tensor[input_vocab_dim]])
def model_greedy(input): # (input*) --> (word_sequence*)
# Decoding is an unfold() operation starting from sentence_start.
# We must transform s2smodel (history*, input* -> word_logp*) into a generator (history* -> output*)
# which holds 'input' in its closure.
unfold = C.layers.UnfoldFrom(lambda history: s2smodel(history, input) >> **C.hardmax**,
# stop once sentence_end_index was max-scoring output
until_predicate=lambda w: w[...,sentence_end_index],
length_increase=length_increase)
return unfold(initial_state=sentence_start, dynamic_axes_like=input)
return model_greedy
但是,在每个步骤中,我都不想以最大的概率输出令牌。相反,我想要一个随机解码器,该解码器根据词汇的概率分布生成令牌。
我怎样才能做到这一点?任何帮助表示赞赏。谢谢。
最佳答案
您可以在采用hardmax之前将噪声添加到输出中。特别是,您可以使用C.random.gumbel
或C.random.gumbel_like
与exp(output)
按比例采样。这称为gumbel-max trick。 cntk.random模块还包含其他分布,但是如果您有对数概率,则您很可能希望在hardmax之前添加gumbel噪声。一些代码:
@C.Function
def randomized_hardmax(x):
noisy_x = x + C.random.gumbel_like(x)
return C.hardmax(noisy_x)
然后用
hardmax
替换randomized_hardmax
。