Pengertian Swamping pada Neural Network: Penyebab, Akibat, dan Solusinya

Swamping merupakan fenomena yang terjadi dalam konteks jaringan saraf, khususnya pada jaringan saraf berulang (RNN) dan jaringan memori jangka pendek (LSTM). Hal ini mengacu pada situasi di mana keluaran status sel dalam jaringan RNN atau LSTM sangat besar sehingga menyebabkan status sel terjebak dalam satu nilai tertentu, dibandingkan dapat mengeksplorasi kemungkinan nilai lain.

Hal ini dapat terjadi jika input ke jaringan RNN atau LSTM sangat kuat atau ketika jaringan dilatih pada data yang memiliki bias kuat terhadap satu output tertentu. Akibatnya, jaringan menjadi tidak mampu mempelajari informasi baru atau beradaptasi terhadap perubahan kondisi, dan hanya dapat menghasilkan satu keluaran tertentu, berapa pun masukan yang diterimanya.

Swamping dapat menjadi masalah dalam banyak aplikasi, seperti pemrosesan bahasa alami, ucapan pengenalan, dan peramalan rangkaian waktu, dimana kemampuan untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan dan beradaptasi terhadap perubahan kondisi sangatlah penting. Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti telah mengembangkan berbagai teknik, seperti pemotongan gradien, normalisasi bobot, dan teknik regularisasi, untuk mencegah rawa dan meningkatkan kemampuan generalisasi jaringan RNN dan LSTM.