Por lo general, se utiliza para representar una distribución de probabilidad o asignación de peso no binaria y no rígida. Esto contrasta con "duro" o "duro", que generalmente significa binario, donde solo hay dos valores fijos.
En el aprendizaje profundo, lo "suave" que menciona puede tener diferentes significados en diferentes contextos, pero generalmente se refiere a algún tipo de proceso probabilístico o de suavizado. Aquí hay dos ejemplos comunes:
Función Softmax: Softmax es una función de activación de uso común que convierte un vector (o un conjunto de valores) en una distribución de probabilidad. En los problemas de clasificación de redes neuronales, la función Softmax convierte la salida sin procesar de la red (a menudo denominada "logits") en una distribución de probabilidad de clases, de modo que cada clase tiene un valor de probabilidad entre 0 y 1, y la probabilidad de todas las clases es igual. para sumar 1. Esta representación probabilística "blanda" permite que la red tenga una medida de confianza fluida para diferentes clases, en lugar de solo obtener un resultado de clasificación estricto.
Puerta de agregación suave: en algunos modelos, especialmente en el mecanismo de atención, se puede usar una "puerta de agregación suave" para controlar la transferencia y agregación de información. Este mecanismo de activación permite que la red realice una agregación ponderada suave de información diferente de acuerdo con el peso de importancia de la entrada, en lugar de simplemente seleccionar una determinada información fija.
En general, "suave" en estos contextos significa procesar información a través de probabilización, suavizado o ponderación, en lugar de simplemente tomar decisiones binarias y difíciles. Esta propiedad suave se usa ampliamente en redes neuronales, lo que hace que el modelo sea más flexible para lidiar con la incertidumbre y la complejidad.
——Desde ChatGPT