ทำความเข้าใจการล้นในโครงข่ายประสาทเทียม: สาเหตุ ผลกระทบ และแนวทางแก้ไข
Swamping เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในบริบทของโครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) และเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) หมายถึงสถานการณ์ที่เอาท์พุตของสถานะเซลล์ในเครือข่าย RNN หรือ LSTM มีขนาดใหญ่มากจนทำให้สถานะเซลล์ติดค้างอยู่ในค่าใดค่าหนึ่ง แทนที่จะสามารถสำรวจค่าอื่นๆ ที่เป็นไปได้
สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้เมื่อ อินพุตไปยังเครือข่าย RNN หรือ LSTM มีความแข็งแรงมาก หรือเมื่อเครือข่ายได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอคติอย่างมากต่อเอาต์พุตใดเอาต์พุตหนึ่งโดยเฉพาะ เป็นผลให้เครือข่ายไม่สามารถเรียนรู้ข้อมูลใหม่หรือปรับให้เข้ากับเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงได้ และสามารถสร้างเอาต์พุตเฉพาะได้เพียงเอาต์พุตเดียวเท่านั้น โดยไม่คำนึงถึงอินพุตที่ได้รับ
การล้นอาจเป็นปัญหาในแอปพลิเคชันจำนวนมาก เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ คำพูด การรับรู้และการพยากรณ์อนุกรมเวลา ซึ่งความสามารถในการสำรวจความเป็นไปได้ต่างๆ และปรับให้เข้ากับเงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นักวิจัยได้พัฒนาเทคนิคต่างๆ เช่น การตัดแบบไล่ระดับสี การทำให้น้ำหนักเป็นมาตรฐาน และเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เพื่อป้องกันการล้นและปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของเครือข่าย RNN และ LSTM
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
