Neural Structured Learning (NSL) je rámec v TensorFlow, který umožňuje trénovat neuronové sítě pomocí strukturovaných signálů kromě standardních vstupů funkcí. Strukturované signály mohou být reprezentovány jako grafy, kde uzly odpovídají instancím a hrany zachycují vztahy mezi nimi. Tyto grafy lze použít ke kódování různých typů informací, jako je podobnost, hierarchie nebo blízkost, a lze je využít k regulaci tréninkového procesu neuronových sítí.
Vstup do struktury v Neural Structured Learning lze skutečně využít k regularizaci tréninku neuronové sítě. Začleněním informací z grafu během tréninku umožňuje NSL modelu učit se nejen z nezpracovaných vstupních dat, ale také ze vztahů zakódovaných v grafu. Tento dodatečný zdroj informací může pomoci zlepšit možnosti zobecnění modelu, zejména ve scénářích, kde jsou označená data omezená nebo hlučná.
Jedním z běžných způsobů, jak využít vstup struktury pro regularizaci, je použití technik grafové regularizace. Regulace grafu povzbuzuje model k vytváření vložení, která respektují strukturu grafu, a tím podporují hladkost a konzistenci naučených reprezentací. Tento regularizační člen se obvykle přidává ke ztrátové funkci během tréninku a penalizuje odchylky od očekávaných vztahů založených na grafu.
Zvažte například scénář, kdy trénujete neuronovou síť pro klasifikaci dokumentů. Kromě textového obsahu dokumentů máte také informace o podobnosti dokumentů na základě jejich obsahu. Vytvořením grafu, kde uzly reprezentují dokumenty a hrany reprezentují podobnostní vztahy, můžete začlenit tento strukturní vstup do NSL jako vodítko pro proces učení. Model se pak může naučit nejen klasifikovat dokumenty na základě jejich obsahu, ale také brát v úvahu podobnosti dokumentů zakódované v grafu.
Kromě toho může být zadání struktury zvláště výhodné ve scénářích, kde data vykazují přirozenou grafovou strukturu, jako jsou sociální sítě, citační sítě nebo biologické sítě. Zachycením inherentních vztahů v datech prostřednictvím grafu může NSL pomoci regulovat tréninkový proces a zlepšit výkon modelu u úkolů, které zahrnují využívání těchto vztahů.
Vstup struktury v Neural Structured Learning lze efektivně využít k regularizaci trénování neuronové sítě začleněním informací založených na grafech, které doplňují nezpracovaná vstupní data. Tato technika regularizace může zlepšit schopnosti a výkon zobecnění modelu, zejména ve scénářích, kde jsou k dispozici strukturované signály, a může poskytnout cenné poznatky pro učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Základy TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Jak lze použít vrstvu vložení k automatickému přiřazení správných os pro graf reprezentace slov jako vektorů?
- Jaký je účel maximálního sdružování v CNN?
- Jak je proces extrakce příznaků v konvoluční neuronové síti (CNN) aplikován na rozpoznávání obrazu?
- Je nutné používat funkci asynchronního učení pro modely strojového učení běžící v TensorFlow.js?
- Jaký je parametr maximálního počtu slov rozhraní TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Lze TensorFlow Keras Tokenizer API použít k nalezení nejčastějších slov?
- Co je TOCO?
- Jaký je vztah mezi řadou epoch v modelu strojového učení a přesností predikce ze spuštění modelu?
- Vytváří sousední rozhraní API v Neural Structured Learning of TensorFlow rozšířenou trénovací datovou sadu založenou na přirozených grafech?
- Co je rozhraní API sousedů balíčku v Neural Structured Learning of TensorFlow?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals