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deep-learning - 网络值通过线性层变为 0

问题描述

我设计了图注意力网络。
然而，在层内的操作过程中，特征的值变得相等。

class GraphAttentionLayer(nn.Module):
    ## in_features = out_features = 1024
    def __init__(self, in_features, out_features, dropout):
        super(GraphAttentionLayer, self).__init__()
        self.dropout = dropout
        self.in_features = in_features
        self.out_features = out_features
   
        self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(in_features, out_features)))
        self.a1 = nn.Parameter(torch.zeros(size=(out_features, 1)))
        self.a2 = nn.Parameter(torch.zeros(size=(out_features, 1)))
        nn.init.xavier_normal_(self.W.data, gain=1.414)
        nn.init.xavier_normal_(self.a1.data, gain=1.414)
        nn.init.xavier_normal_(self.a2.data, gain=1.414)
        self.leakyrelu = nn.LeakyReLU()

    def forward(self, input, adj):
        h = torch.mm(input, self.W)
        a_input1 = torch.mm(h, self.a1)
        a_input2 = torch.mm(h, self.a2)
        a_input = torch.mm(a_input1, a_input2.transpose(1, 0))
        e = self.leakyrelu(a_input)

        zero_vec = torch.zeros_like(e)
        attention = torch.where(adj > 0, e, zero_vec) # most of values is close to 0
        attention = F.softmax(attention, dim=1) # all values are 0.0014 which is 1/707 (707^2 is the dimension of attention)
        attention = F.dropout(attention, self.dropout)
        return attention

“注意力”的维度是（707 x 707），我观察到在 softmax 之前注意力的值接近 0。
在 softmax 之后，所有值都是 0.0014，即 1/707。
我想知道如何保持值标准化并防止这种情况。

谢谢

标签： deep-learningpytorchattention-model

解决方案

既然你说这发生在训练期间，我会假设它是在开始时。通过随机初始化，您通常会在训练过程开始时在网络末端获得接近相同的值。

当所有值或多或少相等时，softmax 的输出将1/num_elements适用于每个元素，因此它们在您选择的维度上的总和为 1。因此，在您的情况下，您将获得1/707所有值，在我看来，您的权重是新初始化的，并且在此阶段输出大多是随机的。

我会让它训练一段时间，然后观察它是否会发生变化。

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