ニューラルネットワークにおけるスワンピングの理解: 原因、影響、および解決策

スワンピングは、ニューラルネットワーク、特にリカレントニューラルネットワーク (RNN) および長短期記憶 (LSTM) ネットワークのコンテキストで発生する現象です。これは、RNN または LSTM ネットワークにおけるセル状態の出力が非常に大きいため、セル状態が他の可能な値を探索できずに、特定の 1 つの値に固定されてしまう状況を指します。これは、次の場合に発生する可能性があります。 RNN または LSTM ネットワークへの入力が非常に強力である場合、またはネットワークが 1 つの特定の出力に対して強いバイアスを持つデータでトレーニングされている場合。その結果、ネットワークは新しい情報を学習したり、変化する条件に適応したりできなくなり、受け取る入力に関係なく、特定の 1 つの出力しか生成できなくなります。スワンピングは、自然言語処理、音声処理などの多くのアプリケーションで問題になる可能性があります。認識と時系列予測では、さまざまな可能性を探索し、変化する状況に適応する能力が重要です。この問題に対処するために、研究者は、スワンピングを防止し、RNN と LSTM ネットワークの汎化能力を向上させるために、勾配クリッピング、重み正規化、正則化手法などのさまざまな手法を開発しました。