Neural Structured Learning (NSL) este un cadru din TensorFlow care permite antrenamentul rețelelor neuronale folosind semnale structurate în plus față de intrările de caracteristici standard. Semnalele structurate pot fi reprezentate sub formă de grafice, unde nodurile corespund instanțelor și marginile captează relații între ele. Aceste grafice pot fi folosite pentru a codifica diferite tipuri de informații, cum ar fi similaritatea, ierarhia sau proximitatea și pot fi utilizate pentru a regulariza procesul de antrenament al rețelelor neuronale.
Intrarea structurii în Neural Structured Learning poate fi într-adevăr utilizată pentru a regulariza antrenamentul unei rețele neuronale. Prin încorporarea informațiilor bazate pe grafic în timpul antrenamentului, NSL permite modelului să învețe nu numai din datele brute de intrare, ci și din relațiile codificate în grafic. Această sursă suplimentară de informații poate ajuta la îmbunătățirea capacităților de generalizare ale modelului, în special în scenariile în care datele etichetate sunt limitate sau zgomotoase.
O modalitate obișnuită de a utiliza intrarea structurii pentru regularizare este utilizarea tehnicilor de regularizare a graficelor. Regularizarea graficului încurajează modelul să producă înglobări care respectă structura graficului, promovând astfel netezimea și consistența reprezentărilor învățate. Acest termen de regularizare este de obicei adăugat la funcția de pierdere în timpul antrenamentului, penalizând abaterile de la relațiile așteptate bazate pe grafice.
De exemplu, luați în considerare un scenariu în care antrenați o rețea neuronală pentru clasificarea documentelor. Pe lângă conținutul text al documentelor, aveți și informații despre asemănarea dintre documente pe baza conținutului acestora. Prin construirea unui grafic în care nodurile reprezintă documente și marginile reprezintă relații de similaritate, puteți încorpora această structură de intrare în NSL pentru a ghida procesul de învățare. Modelul poate învăța nu numai să clasifice documentele în funcție de conținutul lor, ci și să ia în considerare asemănările documentelor codificate în grafic.
Mai mult, introducerea structurii poate fi deosebit de benefică în scenariile în care datele prezintă o structură grafică naturală, cum ar fi rețelele sociale, rețelele de citare sau rețelele biologice. Prin captarea relațiilor inerente în date prin intermediul graficului, NSL poate ajuta la regularizarea procesului de instruire și la îmbunătățirea performanței modelului la sarcini care implică exploatarea acestor relații.
Intrarea structurii în Neural Structured Learning poate fi utilizată eficient pentru a regulariza antrenamentul unei rețele neuronale prin încorporarea informațiilor bazate pe grafice care completează datele brute de intrare. Această tehnică de regularizare poate îmbunătăți capacitățile de generalizare și performanța modelului, în special în scenariile în care sunt disponibile semnale structurate și poate oferi informații valoroase pentru învățare.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Fundamentele EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Cum se poate folosi un strat de încorporare pentru a atribui automat axele adecvate pentru o diagramă de reprezentare a cuvintelor ca vectori?
- Care este scopul poolingului maxim într-un CNN?
- Cum se aplică procesul de extracție a caracteristicilor într-o rețea neuronală convoluțională (CNN) recunoașterii imaginilor?
- Este necesar să folosiți o funcție de învățare asincronă pentru modelele de învățare automată care rulează în TensorFlow.js?
- Care este parametrul pentru numărul maxim de cuvinte API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Poate fi folosit API-ul TensorFlow Keras Tokenizer pentru a găsi cele mai frecvente cuvinte?
- Ce este TOCO?
- Care este relația dintre un număr de epoci dintr-un model de învățare automată și acuratețea predicției din rularea modelului?
- API-ul pack vecins din Neural Structured Learning of TensorFlow produce un set de date de antrenament augmentat bazat pe date grafice naturale?
- Ce este API-ul pack neighbors în Neural Structured Learning al TensorFlow?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals