Pochopení zaplavování v neuronových sítích: příčiny, následky a řešení

Swamping je fenomén, který se vyskytuje v kontextu neuronových sítí, zejména v rekurentních neuronových sítích (RNN) a sítích s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM). Vztahuje se k situaci, kdy je výstup stavu buňky v síti RNN nebo LSTM tak velký, že způsobí, že stav buňky uvízne v jedné konkrétní hodnotě, místo aby bylo možné prozkoumat jiné možné hodnoty. vstup do sítě RNN nebo LSTM je velmi silný, nebo když je síť trénována na datech, která mají silnou zaujatost vůči jednomu konkrétnímu výstupu. V důsledku toho se síť stává neschopnou učit se nové informace nebo se přizpůsobovat měnícím se podmínkám a může produkovat pouze jeden konkrétní výstup, bez ohledu na vstup, který obdrží. rozpoznávání a prognózování časových řad, kde je klíčová schopnost prozkoumat různé možnosti a přizpůsobit se měnícím se podmínkám. Aby se tento problém vyřešil, výzkumníci vyvinuli různé techniky, jako je ořezávání gradientu, normalizace hmotnosti a regularizační techniky, aby se zabránilo zaplavení a zlepšily se schopnosti zobecnění sítí RNN a LSTM.