Inzicht in moerassen in neurale netwerken: oorzaken, gevolgen en oplossingen

Swamping is een fenomeen dat optreedt in de context van neurale netwerken, met name in terugkerende neurale netwerken (RNN's) en netwerken voor het lange kortetermijngeheugen (LSTM). Het verwijst naar de situatie waarin de output van een celstatus in een RNN- of LSTM-netwerk zo groot is dat de celstatus hierdoor vastloopt in één bepaalde waarde, in plaats van andere mogelijke waarden te kunnen onderzoeken. Dit kan gebeuren wanneer de De input voor het RNN- of LSTM-netwerk is erg sterk of wanneer het netwerk is getraind op gegevens die sterk gericht zijn op één bepaalde output. Als gevolg hiervan kan het netwerk geen nieuwe informatie leren of zich aanpassen aan veranderende omstandigheden, en kan het slechts één specifieke output produceren, ongeacht de input die het ontvangt. Swamping kan een probleem zijn in veel toepassingen, zoals de verwerking van natuurlijke taal, spraak herkenning en tijdreeksvoorspellingen, waarbij het vermogen om verschillende mogelijkheden te verkennen en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden cruciaal is. Om dit probleem aan te pakken hebben onderzoekers verschillende technieken ontwikkeld, zoals gradiënt clipping, gewichtsnormalisatie en regularisatietechnieken, om moerassing te voorkomen en de generalisatiemogelijkheden van RNN's en LSTM-netwerken te verbeteren.