Teacher Forcing là một kỹ thuật được sử dụng trong quá trình huấn luyện các mạng nơ ron nhân tạo. Kỹ thuật này được sử dụng phổ biến trong NLP (ví dụ như các bài toán viết mô tả cho ảnh hay dịch máy). Trong bài này, hãy cùng trituenhantao.io tìm hiểu về Teacher Forcing và các khía cạnh quan trọng của kỹ thuật này.
Teacher Forcing hoạt động như thế nào?
Để hiểu về cơ chế của kỹ thuật này, hãy cùng liên tưởng về các bài toán bạn phải giải hồi còn đi học. Chắc hẳn bạn đã gặp những bài toán có nhiều phần nhỏ mà kết quả của phần trước ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của phần sau. Nếu bạn làm sai phần đầu tiên thì nhiều khả năng bạn sẽ làm sai kết quả của toàn bài.
Các mô hình học máy của chúng ta cũng gặp phải vấn đề tương tự. Đặc biệt trong các bài toán xử lý thông tin dạng chuỗi, việc dự đoán sai một phần tử có thể làm cả chuỗi phía sau bị sai lệch theo. Teacher Forcing khắc phục sự phụ thuộc giữa các phần tử trong chuỗi bằng cách đánh giá mô hình trên từng phần của bài toán lớn. Đáp án của phần trước được cung cấp làm dữ kiện cho phần tiếp theo.
Teacher Forcing có ưu và nhược gì?
Teacher Forcing giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình. Khi mới bắt đầu huấn luyện, mô hình có những dự đoán rất tồi. Nếu không sử dụng kỹ thuật này mô hình có thể sẽ bị lạc lối trong cả mớ các lựa chọn thử-sai cho đến khi ngẫu nhiên tìm được đáp án đúng. Với một chuỗi dài, thời gian để mô hình hội tụ sẽ tăng theo hàm mũ.
Mặc dù vậy, Teacher Forcing có thể làm cho mô hình bị phụ thuộc vào các thông tin hỗ trợ. Kết quả là khi hoạt động trong thực tế (hoặc đánh giá trên tập test), kết quả của mô hình có thể kém hơn một cách đáng kể.
Nếu bạn thích chủ đề này, đừng ngại chia sẻ với những người quan tâm. Hãy thường xuyên truy cập trituenhantao.io để nhận được những bài viết mới nhất về lĩnh vực! Ngoài ra, bạn có thể tham gia Cộng đồng Trí tuệ nhân tạo để trực tiếp tương tác và đặt câu hỏi.