Разбиране на заливането в невронни мрежи: причини, ефекти и решения

Swamping е феномен, който възниква в контекста на невронните мрежи, особено в повтарящи се невронни мрежи (RNN) и мрежи с дълга краткосрочна памет (LSTM). Отнася се за ситуацията, при която изходът на състояние на клетка в RNN или LSTM мрежа е толкова голям, че причинява блокиране на състоянието на клетката в една конкретна стойност, вместо да може да изследва други възможни стойности.

Това може да се случи, когато входът към мрежата RNN или LSTM е много силен или когато мрежата е обучена на данни, които имат силно отклонение към един конкретен изход. В резултат на това мрежата става неспособна да научава нова информация или да се адаптира към променящите се условия и може да произведе само един конкретен изход, независимо от входа, който получава.

Заливането може да бъде проблем в много приложения, като обработка на естествен език, реч разпознаване и прогнозиране на времеви редове, където способността да се изследват различни възможности и да се адаптират към променящите се условия е от решаващо значение. За да се справят с този проблем, изследователите са разработили различни техники, като градиентно изрязване, нормализиране на теглото и техники за регулиране, за да предотвратят заливането и да подобрят способностите за обобщаване на RNN и LSTM мрежите.