Neural Structured Learning (NSL) er et rammeverk i TensorFlow som gjør det mulig å trene nevrale nettverk ved å bruke strukturerte signaler i tillegg til standard funksjonsinnganger. De strukturerte signalene kan representeres som grafer, der noder tilsvarer forekomster og kanter fanger opp forhold mellom dem. Disse grafene kan brukes til å kode forskjellige typer informasjon, for eksempel likhet, hierarki eller nærhet, og kan utnyttes for å regulere treningsprosessen til nevrale nettverk.
Strukturinngangen i Neural Structured Learning kan faktisk brukes til å regulere treningen av et nevralt nettverk. Ved å inkorporere den grafbaserte informasjonen under trening, gjør NSL det mulig for modellen å lære ikke bare fra de rå inndataene, men også fra relasjonene som er kodet i grafen. Denne ekstra informasjonskilden kan bidra til å forbedre generaliseringsmulighetene til modellen, spesielt i scenarier der merkede data er begrenset eller støyende.
En vanlig måte å utnytte strukturinngangen for regularisering er gjennom bruk av grafregulariseringsteknikker. Grafregularisering oppmuntrer modellen til å produsere innbygginger som respekterer strukturen til grafen, og fremmer dermed jevnhet og konsistens i de lærte representasjonene. Denne regulariseringstermen legges vanligvis til tapsfunksjonen under trening, og straffer avvik fra de forventede grafbaserte relasjonene.
Tenk for eksempel på et scenario der du trener et nevralt nettverk for dokumentklassifisering. I tillegg til tekstinnholdet i dokumentene har du også informasjon om likheten mellom dokumenter basert på innholdet. Ved å konstruere en graf der noder representerer dokumenter og kanter representerer likhetsrelasjoner, kan du inkludere denne strukturinngangen i NSL for å veilede læringsprosessen. Modellen kan da lære å ikke bare klassifisere dokumenter basert på innholdet, men også ta hensyn til dokumentlikhetene som er kodet i grafen.
Videre kan strukturinngangen være spesielt gunstig i scenarier der dataene viser en naturlig grafstruktur, for eksempel sosiale nettverk, siteringsnettverk eller biologiske nettverk. Ved å fange opp de iboende relasjonene i dataene gjennom grafen, kan NSL bidra til å regularisere treningsprosessen og forbedre modellens ytelse på oppgaver som involverer utnyttelse av disse relasjonene.
Strukturinngangen i Neural Structured Learning kan effektivt brukes til å regularisere treningen av et nevralt nettverk ved å inkorporere grafbasert informasjon som utfyller de rå inputdataene. Denne regulariseringsteknikken kan forbedre modellens generaliseringsevner og ytelse, spesielt i scenarier der strukturerte signaler er tilgjengelige og kan gi verdifull innsikt for læring.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hvordan kan man bruke et innebygd lag til å automatisk tildele riktige akser for et plott av representasjon av ord som vektorer?
- Hva er hensikten med maksimal pooling i et CNN?
- Hvordan brukes funksjonsutvinningsprosessen i et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) på bildegjenkjenning?
- Er det nødvendig å bruke en asynkron læringsfunksjon for maskinlæringsmodeller som kjører i TensorFlow.js?
- Hva er TensorFlow Keras Tokenizer API-parameteren for maksimalt antall ord?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API brukes til å finne de vanligste ordene?
- Hva er TOCO?
- Hva er forholdet mellom en rekke epoker i en maskinlæringsmodell og nøyaktigheten av prediksjon fra å kjøre modellen?
- Produserer pakkens nabo-API i Neural Structured Learning av TensorFlow et utvidet treningsdatasett basert på naturlige grafdata?
- Hva er Pack Neighbors API i Neural Structured Learning av TensorFlow?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals