신경망의 늪지 이해: 원인, 효과 및 해결책

Swamping은 신경망, 특히 순환 신경망(RNN) 및 장단기 기억(LSTM) 네트워크의 맥락에서 발생하는 현상입니다. RNN 또는 LSTM 네트워크에서 셀 상태의 출력이 너무 커서 셀 상태가 다른 가능한 값을 탐색할 수 없게 되는 특정 값에 갇히게 되는 상황을 나타냅니다. RNN 또는 LSTM 네트워크에 대한 입력이 매우 강력하거나 네트워크가 하나의 특정 출력에 대해 강한 편향을 갖는 데이터로 훈련된 경우. 결과적으로 네트워크는 새로운 정보를 학습하거나 변화하는 조건에 적응할 수 없게 되며 수신하는 입력에 관계없이 하나의 특정 출력만 생성할 수 있습니다. 인식, 시계열 예측 등 다양한 가능성을 탐색하고 변화하는 조건에 적응하는 능력이 중요합니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 swamping을 방지하고 RNN 및 LSTM 네트워크의 일반화 능력을 향상시키기 위해 그래디언트 클리핑, 가중치 정규화, 정규화 기술과 같은 다양한 기술을 개발했습니다.