Keras中的计划采样

（Scheduled Sampling）是一种用于训练序列生成模型的技术。它主要用于解决序列生成模型中的“曝光偏差”问题，即训练过程中模型生成的序列与真实序列有所偏差的情况。

计划采样通过在训练过程中逐步增加使用模型自身生成的序列作为输入的概率，从而减小训练和推理过程之间的差异。它可以帮助模型更好地适应生成过程中的不确定性，提高生成质量。

优势：

1. 解决“曝光偏差”问题：计划采样可以减小训练过程中模型生成序列与真实序列之间的差异，提高生成质量。
2. 增加模型鲁棒性：通过引入随机性，计划采样可以使模型更好地适应生成过程中的不确定性，提高模型的鲁棒性。

应用场景： 计划采样主要应用于序列生成任务，例如机器翻译、文本生成、音乐生成等任务。在这些任务中，生成的序列需要与目标序列匹配，计划采样可以帮助提高生成质量。

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