Compreendendo a inundação em redes neurais: causas, efeitos e soluções

Swamping é um fenômeno que ocorre no contexto de redes neurais, particularmente em redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de longo e curto prazo (LSTM). Refere-se à situação em que a saída de um estado de célula em uma rede RNN ou LSTM é tão grande que faz com que o estado da célula fique preso em um valor específico, em vez de ser capaz de explorar outros valores possíveis. a entrada na rede RNN ou LSTM é muito forte ou quando a rede é treinada em dados que têm uma forte tendência para uma saída específica. Como resultado, a rede torna-se incapaz de aprender novas informações ou de se adaptar às mudanças nas condições, e só pode produzir uma saída específica, independentemente da entrada que recebe.

A inundação pode ser um problema em muitas aplicações, como processamento de linguagem natural, fala reconhecimento e previsão de séries temporais, onde a capacidade de explorar diferentes possibilidades e se adaptar às mudanças nas condições é crucial. Para resolver esse problema, os pesquisadores desenvolveram várias técnicas, como recorte de gradiente, normalização de peso e técnicas de regularização, para evitar inundações e melhorar as habilidades de generalização de redes RNNs e LSTM.