Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какие методы и техники вы бы использовали для решения проблемы затухающего градиента при обучении модели seq2seq, особенно когда входная последовательность длиннее, чем выходная, и какие меры предприняли бы, чтобы справиться с потерей информации на начальных этапах декодирования?

1. Архитектурные модификации: использование архитектур, которые способствуют передаче информации на большие расстояния, таких как архитектуры с аттеншн-механизмами (например, Transformer). Аттеншн-механизм позволяет модели фокусироваться на разных частях входной последовательности в процессе декодирования, что уменьшает вероятность затухания градиента.
2. Skip Connections: Включение пропускающих соединений в архитектуру, чтобы градиент мог путешествовать на более длинные расстояния между входом и выходом.
3. Residual Connections: Аналогично skip connections, но с добавлением остаточных соединений, что позволяет сети изучать разницу между текущим состоянием и предыдущим, помогая справляться с затухающим градиентом.
4. Layer Normalization и Batch Normalization: Нормализация слоев и батчей может помочь уменьшить влияние затухания градиента на обучение.
5. Scheduled Sampling: Использование стратегии постепенного внедрения сгенерированных токенов в качестве входа вместо реальных токенов для учебных данных. Это может помочь модели привыкнуть к собственным предсказаниям.
6. Gradient Clipping: Ограничение нормы градиента, чтобы избежать роста градиента.

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/31

1.5K viewsSep 2, 2023 at 07:10

Какие методы и техники вы бы использовали для решения проблемы затухающего градиента при обучении модели seq2seq, особенно когда входная последовательность длиннее, чем выходная, и какие меры предприняли бы, чтобы справиться с потерей информации на начальных этапах декодирования?

1. Архитектурные модификации: использование архитектур, которые способствуют передаче информации на большие расстояния, таких как архитектуры с аттеншн-механизмами (например, Transformer). Аттеншн-механизм позволяет модели фокусироваться на разных частях входной последовательности в процессе декодирования, что уменьшает вероятность затухания градиента.
2. Skip Connections: Включение пропускающих соединений в архитектуру, чтобы градиент мог путешествовать на более длинные расстояния между входом и выходом.
3. Residual Connections: Аналогично skip connections, но с добавлением остаточных соединений, что позволяет сети изучать разницу между текущим состоянием и предыдущим, помогая справляться с затухающим градиентом.
4. Layer Normalization и Batch Normalization: Нормализация слоев и батчей может помочь уменьшить влияние затухания градиента на обучение.
5. Scheduled Sampling: Использование стратегии постепенного внедрения сгенерированных токенов в качестве входа вместо реальных токенов для учебных данных. Это может помочь модели привыкнуть к собственным предсказаниям.
6. Gradient Clipping: Ограничение нормы градиента, чтобы избежать роста градиента.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований