Forståelse af sump i neurale netværk: årsager, virkninger og løsninger

Swamping er et f
nomen, der opstår i forbindelse med neurale netv
rk, is
r i tilbagevendende neurale netv
rk (RNN'er) og langtidshukommelsesnetv
rk (LSTM). Det refererer til den situation, hvor outputtet af en celletilstand i et RNN- eller LSTM-netv
rk er så stort, at det får celletilstanden til at sidde fast i en bestemt v
rdi i stedet for at kunne udforske andre mulige v
rdier.

Dette kan ske, når input til RNN- eller LSTM-netv
rket er meget st
rkt, eller når netv
rket tr
nes på data, der har en st
rk bias mod et bestemt output. Som følge heraf bliver netv
rket ude af stand til at l
re ny information eller tilpasse sig
ndrede forhold, og det kan kun producere ét specifikt output, uanset hvilket input det modtager. genkendelse, og tidsserieforudsigelse, hvor evnen til at udforske forskellige muligheder og tilpasse sig skiftende forhold er afgørende. For at løse dette problem har forskere udviklet forskellige teknikker, såsom gradientklipning, v
gtnormalisering og regulariseringsteknikker, for at forhindre sump og forbedre generaliseringsevnerne af RNN'er og LSTM-netv
rk.