Înțelegerea mlaștinării în rețelele neuronale: cauze, efecte și soluții

Swamping-ul este un fenomen care are loc în contextul rețelelor neuronale, în special în rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele de memorie pe termen scurt (LSTM). Se referă la situația în care ieșirea unei stări de celule într-o rețea RNN sau LSTM este atât de mare încât face ca starea celulei să se blocheze într-o anumită valoare, mai degrabă decât să fie capabilă să exploreze alte valori posibile.

Acest lucru se poate întâmpla atunci când intrarea în rețeaua RNN sau LSTM este foarte puternică sau atunci când rețeaua este instruită pe date care au o părtinire puternică către o anumită ieșire. Ca urmare, rețeaua devine incapabilă să învețe informații noi sau să se adapteze la condițiile în schimbare și poate produce doar o ieșire specifică, indiferent de intrarea pe care o primește. recunoașterea și prognozarea serii cronologice, unde abilitatea de a explora diferite posibilități și de a se adapta la condițiile în schimbare este crucială. Pentru a aborda această problemă, cercetătorii au dezvoltat diverse tehnici, cum ar fi decuparea gradientului, normalizarea greutății și tehnicile de regularizare, pentru a preveni scăderea și pentru a îmbunătăți abilitățile de generalizare ale rețelelor RNN și LSTM.