Понимание заболачивания в нейронных сетях: причины, последствия и решения

Заболачивание — это явление, которое происходит в контексте нейронных сетей, особенно в рекуррентных нейронных сетях (RNN) и сетях долговременной краткосрочной памяти (LSTM). Это относится к ситуации, когда выходные данные состояния ячейки в сети RNN или LSTM настолько велики, что это приводит к тому, что состояние ячейки застревает в одном конкретном значении, вместо того, чтобы иметь возможность исследовать другие возможные значения.

Это может произойти, когда входные данные в сеть RNN или LSTM очень сильны или когда сеть обучена на данных, которые имеют сильное смещение в сторону одного конкретного результата. В результате сеть становится неспособной изучать новую информацию или адаптироваться к изменяющимся условиям и может выдавать только один конкретный результат, независимо от получаемых входных данных. признание и прогнозирование временных рядов, где решающее значение имеет способность исследовать различные возможности и адаптироваться к меняющимся условиям. Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали различные методы, такие как отсечение градиента, нормализация веса и методы регуляризации, чтобы предотвратить заболачивание и улучшить возможности обобщения сетей RNN и LSTM.