前兩周就看到這篇論文的微信號文章介紹了，今天有空拿出來看一下，梳理一下思想。

這個論文主要解決的是在LSTM中，發(fā)現(xiàn)記憶門和遺忘門的值的分布不夠顯著，和LSTM設(shè)計思想中想讓門表示記憶或者遺忘的意思不太一致，所以論文作者提出了用一種方法（Gumbel- Softmax estimator）來對門中的閾值進行改進，從而讓閾值更加顯著的趨向0或者1，近似二值化。這樣做有幾個好處：

和設(shè)計遺忘門和記憶門的初衷更加符合，讓記憶的就記住，遺忘的就忘掉。讓這些門開就是開，關(guān)就是關(guān)，而不是所有門都模模糊糊的在中間值附近游蕩。

0-1化的模型參數(shù)，更容易壓縮。

泛化能力更強。

作者驗證了門的輸出對于輸入值不敏感，可以通過low-rank approximation and low-precision approximation對數(shù)據(jù)進行壓縮，壓縮后得到的模型的性能沒有下降，反而更加魯棒和更有泛化性。

下面是直觀的表示，是否二值化前后的門中的值的數(shù)據(jù)分布對比，可以看出，確實更加顯著的向兩端分化了。

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最主要要學習的思想，還是驗證假設(shè)的思想。在LSTM中，對遺忘門和記憶門的假設(shè)，去真正看下門內(nèi)的值的分布，從而去探究模型內(nèi)部是否有問題，然后才想辦法去糾正這個問題，查看是否會有提升。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的#论文 《Towards Binary-Valued Gates for Robust LSTM Training》的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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