softened softmax vs softmax
如圖所示：兩者的區別如下： 這樣做就可以得到這個概率分佈更柔和的表示 實際上可以多個硬指標加上軟指標進行訓練，然後訓練目標會匹配這兩種類型的某些功能； 圖中谷歌大神說這種方法在一個大的語音模型上做的實驗，效果出乎意料的好；從另一個角度來講，所以軟指標是一種相當好的正則化技巧；軟指標相比硬指標而言提供了更多的信息，訓練速度也快很多，訓練時間也要短得多；
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