Нейронное структурированное обучение (NSL) — это платформа в TensorFlow, которая позволяет обучать нейронные сети с использованием структурированных сигналов в дополнение к стандартным входным функциям. Структурированные сигналы могут быть представлены в виде графов, где узлы соответствуют экземплярам, а ребра фиксируют отношения между ними. Эти графы можно использовать для кодирования различных типов информации, например сходства, иерархии или близости, а также для регуляризации процесса обучения нейронных сетей.
Входные данные структуры в нейронном структурированном обучении действительно можно использовать для регуляризации обучения нейронной сети. Включив информацию на основе графа во время обучения, NSL позволяет модели учиться не только на необработанных входных данных, но и на связях, закодированных в графе. Этот дополнительный источник информации может помочь улучшить возможности обобщения модели, особенно в сценариях, где помеченные данные ограничены или зашумлены.
Одним из распространенных способов использования входных данных структуры для регуляризации является использование методов регуляризации графов. Регуляризация графа побуждает модель создавать вложения, которые учитывают структуру графа, тем самым обеспечивая гладкость и последовательность изученных представлений. Этот член регуляризации обычно добавляется к функции потерь во время обучения, наказывая отклонения от ожидаемых зависимостей на основе графика.
Например, рассмотрим сценарий, в котором вы обучаете нейронную сеть классификации документов. Помимо текстового содержания документов, у вас также есть информация о сходстве документов по их содержанию. Построив граф, где узлы представляют документы, а ребра представляют отношения сходства, вы можете включить эту структуру в NSL для управления процессом обучения. Затем модель может научиться не только классифицировать документы на основе их содержания, но и учитывать сходства документов, закодированные в графе.
Кроме того, ввод структуры может быть особенно полезен в сценариях, где данные имеют естественную графовую структуру, например в социальных сетях, сетях цитирования или биологических сетях. Отражая внутренние взаимосвязи данных с помощью графика, NSL может помочь упорядочить процесс обучения и повысить производительность модели при выполнении задач, которые включают использование этих взаимосвязей.
Входные данные структуры в нейронном структурированном обучении можно эффективно использовать для регуляризации обучения нейронной сети путем включения информации на основе графов, которая дополняет необработанные входные данные. Этот метод регуляризации может улучшить возможности и производительность модели по обобщению, особенно в сценариях, где доступны структурированные сигналы, и может предоставить ценную информацию для обучения.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Основы EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Как можно использовать слой внедрения для автоматического назначения правильных осей для графика представления слов в виде векторов?
- Какова цель максимального объединения в CNN?
- Как процесс извлечения признаков в сверточной нейронной сети (CNN) применяется для распознавания изображений?
- Необходимо ли использовать функцию асинхронного обучения для моделей машинного обучения, работающих в TensorFlow.js?
- Каково максимальное количество слов в API TensorFlow Keras Tokenizer?
- Можно ли использовать API TensorFlow Keras Tokenizer для поиска наиболее часто встречающихся слов?
- Что такое ТОКО?
- Какова связь между количеством эпох в модели машинного обучения и точностью прогноза при запуске модели?
- Создает ли API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow расширенный набор обучающих данных на основе данных естественного графа?
- Что такое API соседей пакета в нейронном структурированном обучении TensorFlow?
Посмотреть больше вопросов и ответов в EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals