Comprendre l'inondation dans les réseaux de neurones : causes, effets et solutions

Le swamping est un phénomène qui se produit dans le contexte des réseaux de neurones, en particulier dans les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de mémoire à long terme (LSTM). Cela fait référence à la situation dans laquelle la sortie d'un état de cellule dans un réseau RNN ou LSTM est si grande qu'elle bloque l'état de la cellule dans une valeur particulière, plutôt que de pouvoir explorer d'autres valeurs possibles.

Cela peut se produire lorsque le l'entrée dans le réseau RNN ou LSTM est très forte ou lorsque le réseau est formé sur des données qui ont un fort biais vers une sortie particulière. En conséquence, le réseau devient incapable d'apprendre de nouvelles informations ou de s'adapter à des conditions changeantes, et il ne peut produire qu'un seul résultat spécifique, quelle que soit l'entrée qu'il reçoit.

Swamping peut être un problème dans de nombreuses applications, telles que le traitement du langage naturel, la parole. la reconnaissance et la prévision de séries chronologiques, où la capacité d'explorer différentes possibilités et de s'adapter aux conditions changeantes est cruciale. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont développé diverses techniques, telles que des techniques d'écrêtage de gradient, de normalisation du poids et de régularisation, pour éviter l'engorgement et améliorer les capacités de généralisation des réseaux RNN et LSTM.