Tìm hiểu về tình trạng tràn ngập trong mạng lưới thần kinh: Nguyên nhân, ảnh hưởng và giải pháp

Swamping là một hiện tượng xảy ra trong bối cảnh mạng thần kinh, đặc biệt là trong mạng thần kinh tái phát (RNN) và mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM). Nó đề cập đến tình huống trong đó đầu ra của trạng thái ô trong mạng RNN hoặc LSTM quá lớn đến mức khiến trạng thái ô bị kẹt trong một giá trị cụ thể, thay vì có thể khám phá các giá trị khả thi khác.

Điều này có thể xảy ra khi đầu vào của mạng RNN hoặc LSTM rất mạnh hoặc khi mạng được đào tạo về dữ liệu có xu hướng thiên về một đầu ra cụ thể. Do đó, mạng không thể tìm hiểu thông tin mới hoặc thích ứng với các điều kiện thay đổi và nó chỉ có thể tạo ra một đầu ra cụ thể, bất kể đầu vào mà nó nhận được.

Swamping có thể là một vấn đề trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, lời nói nhận biết và dự báo chuỗi thời gian, trong đó khả năng khám phá các khả năng khác nhau và thích ứng với các điều kiện thay đổi là rất quan trọng. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như kỹ thuật cắt gradient, chuẩn hóa trọng số và chính quy hóa, để ngăn chặn tình trạng tràn ngập và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mạng RNN và LSTM.