Розуміння переміщення в нейронних мережах: причини, наслідки та рішення

Заболочування — це явище, яке виникає в контексті нейронних мереж, зокрема в рекурентних нейронних мережах (RNN) і мережах довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM). Це відноситься до ситуації, коли вихід стану комірки в мережі RNN або LSTM є настільки великим, що це призводить до того, що стан комірки застрягає в одному конкретному значенні, а не в змозі досліджувати інші можливі значення.

Це може статися, коли вхідні дані в мережу RNN або LSTM є дуже сильними або коли мережа навчена на даних, які мають сильне зміщення щодо одного конкретного виходу. У результаті мережа стає нездатною вивчати нову інформацію або адаптуватися до мінливих умов, і вона може створювати лише один конкретний вихід, незалежно від вхідних даних, які вона отримує.

Заплив може бути проблемою в багатьох програмах, таких як обробка природної мови, мовлення розпізнавання та прогнозування часових рядів, де здатність досліджувати різні можливості та адаптуватися до мінливих умов є вирішальною. Щоб вирішити цю проблему, дослідники розробили різні методи, такі як відсікання градієнта, нормалізація ваги та методи регулярізації, щоб запобігти заболоченню та покращити здатність узагальнення мереж RNN та LSTM.