Разумевање заливања у неуронским мрежама: узроци, последице и решења

Свампинг је феномен који се јавља у контексту неуронских мрежа, посебно у рекурентним неуронским мрежама (РНН) и мрежама дуготрајне меморије (ЛСТМ). Односи се на ситуацију у којој је излаз стања ћелије у РНН или ЛСТМ мрежи толико велик да узрокује да се стање ћелије заглави у једној одређеној вредности, уместо да може да истражује друге могуће вредности.ӕӕОво се може десити када улаз у РНН или ЛСТМ мрежу је веома јак или када је мрежа обучена за податке који имају јаку пристрасност ка једном одређеном излазу. Као резултат тога, мрежа постаје неспособна да научи нове информације или да се прилагоди променљивим условима и може да произведе само један конкретан излаз, без обзира на улаз који прима.ӕӕ Заливање може бити проблем у многим апликацијама, као што су обрада природног језика, говор препознавање и предвиђање временских серија, где је способност истраживања различитих могућности и прилагођавања променљивим условима кључна. Да би се позабавили овим проблемом, истраживачи су развили различите технике, као што су одсецање градијента, технике нормализације тежине и регуларизације, како би се спречило преплављивање и побољшале способности генерализације РНН-ова и ЛСТМ мрежа.