+3

Argmax vs Softmax: Hiểu Đúng Để Không Nhầm Lẫn 🎯🤔

Chào các bạn! Trong bài trước, chúng ta đã cùng nhau "xuống núi" với Gradient Descent, thuật toán giúp tối ưu hóa loss function để mô hình AI học từ dữ liệu 🏔️. Hôm nay, hãy tiếp tục hành trình khám phá cách mạng neural đưa ra quyết định thông qua hai khái niệm cực kỳ quan trọng: Argmax và Softmax. Dù đều liên quan đến đầu ra của mô hình, nhưng chúng đóng vai trò hoàn toàn khác nhau. Bạn đã sẵn sàng phân biệt chúng chưa? Let’s go! 🔥

Nếu bạn chưa đọc bài về Gradient Descent, hãy xem lại tại đây để hiểu hơn về Gradient Descent nhé!

Argmax Là Gì? 🔎

Argmax là một toán tử rất đơn giản nhưng cực kỳ hữu ích trong machine learning. Nó có nhiệm vụ chọn ra chỉ số của phần tử có giá trị lớn nhất trong một tập hợp hoặc vector.

Argmax(z)i={1neˆˊzi=max(z)0ngược lại\text{Argmax}(\mathbf{z})_i = \begin{cases} 1 & \text{nếu } z_i = \max(\mathbf{z}) \\ 0 & \text{ngược lại} \end{cases}

Ví dụ: z=[2.1,0.5,3.0]\mathbf{z}=[2.1,−0.5,3.0] \rightarrow Argmax=[0,0,1]\text{Argmax} = [0, 0, 1] (chọn lớp thứ 3).

Ứng dụng: Sau khi một mô hình phân loại tính toán các giá trị (logits) cho mỗi lớp, argmax thường được sử dụng để quyết định dự đoán cuối cùng – chọn lớp có khả năng xuất hiện cao nhất.

💡 Lưu ý: Argmax là một hàm không khả vi (non-differentiable), nghĩa là không thể sử dụng nó trực tiếp trong quá trình huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược (backpropagation).

Softmax Là Gì? 🔄

Softmax là một hàm kích hoạt được sử dụng để chuyển đổi một vector các giá trị thực bất kỳ thành một phân phối xác suất. Điều này có nghĩa là đầu ra của hàm softmax sẽ luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và tổng tất cả các giá trị sẽ bằng 1. Với vector đầu vào z=[z1,z2,,zn]z=[z_1​,z_2​,…,z_n​] , hàm softmax cho phần tử thứ ii được tính như sau:

softmax(zi)=ezij=1nezj\text{softmax}(\mathbf{z}_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^n e^{z_j}}

Ví dụ: z=[1.0,2.0,3.0]\mathbf{z}=[1.0,2.0,3.0] \rightarrow Softmax[0.09,0.24,0.67]\text{Softmax} ≈ [0.09, 0.24, 0.67].

Ứng dụng: Trong các mô hình phân loại, softmax được áp dụng vào logits để tạo ra một phân phối xác suất qua các lớp. Điều này cho phép mô hình không chỉ dự đoán lớp nào có khả năng cao nhất mà còn cho biết độ tin cậy của từng dự đoán.

💡 Lưu ý: Softmax là hàm khả vi (differentiable), giúp quá trình tối ưu hóa và lan truyền ngược trở nên khả thi.

So Sánh Argmax và Softmax: Điểm Khác Biệt Cơ Bản ⚖️

Khái niệm Argmax 🎯 Softmax 🍰
Chức năng Chọn chỉ số của phần tử có giá trị lớn nhất Chuyển đổi vector thành phân phối xác suất
Đầu ra Một chỉ số (hoặc một giá trị cụ thể) Một vector xác suất, các giá trị trong khoảng [0, 1]
Khả năng khả vi Không khả vi (non-differentiable) Khả vi (differentiable)
Ứng dụng Quyết định dự đoán cuối cùng trong phân loại Tạo ra phân phối xác suất cho mỗi lớp

Một Số Điểm Lưu Ý:

  • Quá trình huấn luyện: Trong giai đoạn huấn luyện, ta thường sử dụng softmax kết hợp với hàm mất mát (như cross-entropy) để tối ưu hóa mô hình.
  • Quá trình dự đoán: Sau khi mô hình đã được huấn luyện, argmax thường được sử dụng để lấy ra kết quả dự đoán cuối cùng từ phân phối xác suất đã được tạo ra bởi softmax.

💥 Sai Lầm Phổ Biến Khi Sử Dụng

  1. Dùng Softmax mà không hiểu nhiệt độ (temperature):
    • Tham số temperature (T\mathbf{T}) trong Softmax điều chỉnh độ "mềm" của xác suất:

      softmax(zi)=ezi/Tj=1nezj/T\text{softmax}(\mathbf{z}_i) = \frac{e^{z_i/\mathbf{T}}}{\sum_{j=1}^n e^{z_j/\mathbf{T}}}

    • T\mathbf{T} quá cao \rightarrow Xác suất phân phối đều (khó phân biệt lớp).

    • T\mathbf{T} quá thấp \rightarrow Xác suất tập trung vào lớp lớn nhất (giống Argmax).

  2. Nhầm lẫn giữa Logits và Probabilities:
    • Logits là giá trị thô (có thể âm/dương).
    • Probabilities (từ Softmax) luôn nằm trong [0, 1].

Kết Luận 🔮

Qua bài viết này, hi vọng bạn đã hiểu rõ sự khác biệt cũng như mối liên hệ giữa ArgmaxSoftmax. Argmax giúp chúng ta chọn lựa kết quả cuối cùng từ một tập hợp các giá trị, trong khi Softmax giúp biến đổi các giá trị đó thành một phân phối xác suất hợp lý, có khả năng lan truyền ngược trong quá trình huấn luyện.

Nhớ rằng, sự hiểu biết đúng đắn về các khái niệm này là chìa khóa để tránh nhầm lẫn và áp dụng chúng một cách hiệu quả trong các dự án AI của bạn.

Hãy cùng chờ đón bài viết sắp tới của chúng ta về Recurrent Neural Networks (RNNs), Clearly Explained!!! – nơi chúng ta sẽ bước sâu vào thế giới của các mô hình tuần tự và khám phá cách chúng xử lý thông tin theo chuỗi. Bạn đừng bỏ lỡ nhé! 🌟

Cảm ơn bạn đã đọc! Đừng quên like và chia sẻ nếu thấy bài viết hữu ích! 🚀


All Rights Reserved

Viblo
Let's register a Viblo Account to get more interesting posts.