在Tensorflow中使用计划采样

Tensorflow关于seq2seq模型的最新API已经包括了计划采样功能:

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq/ScheduledEmbeddingTrainingHelperhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/seq2seq/ScheduledOutputTrainingHelper

计划采样的原始论文可以在这里找到:https://arxiv.org/abs/1506.03099

我阅读了该论文,但无法理解ScheduledEmbeddingTrainingHelperScheduledOutputTrainingHelper之间的区别。文档仅指出ScheduledEmbeddingTrainingHelper是一种添加了计划采样的训练助手,而ScheduledOutputTrainingHelper是一种直接向输出添加计划采样的训练助手。

我想知道这两个助手之间的区别是什么?


回答:

我联系了负责这个功能的工程师,他回复说:

输出采样器在每个时间步要么发出原始的RNN输出,要么发出该时间步的原始真实值。嵌入采样器将RNN输出视为一个分布的对数几率,并要么发出从该分类分布中抽样ID的嵌入查找,要么发出该时间步的原始真实值。

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