Comprender la saturación en redes neuronales: causas, efectos y soluciones

El swamping es un fenómeno que ocurre en el contexto de las redes neuronales, particularmente en las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a corto plazo (LSTM). Se refiere a la situación en la que la salida del estado de una celda en una red RNN o LSTM es tan grande que hace que el estado de la celda se atasque en un valor particular, en lugar de poder explorar otros valores posibles. Esto puede suceder cuando el la entrada a la red RNN o LSTM es muy fuerte o cuando la red está entrenada con datos que tienen un fuerte sesgo hacia una salida en particular. Como resultado, la red se vuelve incapaz de aprender nueva información o adaptarse a condiciones cambiantes, y sólo puede producir una salida específica, independientemente de la entrada que reciba. La saturación puede ser un problema en muchas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, el habla. reconocimiento y pronóstico de series temporales, donde la capacidad de explorar diferentes posibilidades y adaptarse a las condiciones cambiantes es crucial. Para abordar este problema, los investigadores han desarrollado varias técnicas, como el recorte de gradiente, la normalización del peso y las técnicas de regularización, para evitar la saturación y mejorar las capacidades de generalización de las redes RNN y LSTM.