Softmax: Für immer? Ein tiefer Einblick in log-harmonische Funktionen

Vor zehn Jahren, während eines Kurses über NLP, wurde der Autor von einem Studenten nach Alternativen zu Softmax gefragt. Ein kürzlich erschienener Artikel schlägt eine log-harmonische Funktion als Ersatz vor, was zu einer tieferen Untersuchung führte. Der Autor analysiert die partiellen Ableitungen sowohl von Softmax als auch der log-harmonischen Funktion und zeigt, dass der Gradient von Softmax gutartig und interpretierbar ist, während der Gradient der log-harmonischen Funktion in der Nähe des Ursprungs eine Singularität aufweist, was möglicherweise zu Trainingsschwierigkeiten führt. Obwohl leistungsstarke Optimierer diese Herausforderungen möglicherweise überwinden können, kommt der Autor zu dem Schluss, dass der log-harmonische Ansatz weitere Erforschung und mögliche Verbesserungen verdient.