通常、非バイナリ、非剛体確率分布または重み割り当てを表すために使用されます。これは、通常、2 つの固定値のみを持つバイナリを意味する「ハード」または「ハード」とは対照的です。
ディープラーニングでは、あなたが言及した「ソフト」はさまざまな文脈でさまざまな意味を持ちますが、通常はある種の確率的プロセスまたは平滑化プロセスを指します。以下に 2 つの一般的な例を示します。
Softmax 関数: Softmax は、ベクトル (または値のセット) を確率分布に変換する、一般的に使用されるアクティベーション関数です。ニューラル ネットワークの分類問題では、Softmax 関数はネットワークの生の出力 (多くの場合「ロジット」と呼ばれます) をクラスの確率分布に変換します。これにより、各クラスの確率値は 0 と 1 の間になり、次の確率が得られます。すべてのクラスの合計は 1 に等しくなります。この「ソフト」確率表現により、ネットワークはハード分類結果を取得するだけでなく、さまざまなクラスに対するスムーズな信頼度測定を行うことができます。
ソフト集約ゲート: 一部のモデル、特にアテンション メカニズムでは、情報の転送と集約を制御するために「ソフト集約ゲート」が使用される場合があります。このゲート メカニズムにより、ネットワークは特定の固定情報を選択するのではなく、入力の重要度に応じてさまざまな情報をスムーズに重み付けして集約することができます。
一般に、これらの文脈における「ソフト」とは、単にバイナリの厳しい選択を行うのではなく、確率化、平滑化、または重み付けを通じて情報を処理することを意味します。このソフト プロパティはニューラル ネットワークで広く使用されており、モデルがより柔軟になって不確実性や複雑さに対処できるようになります。
——ChatGPTより