Какие преимущества дает использование teacher forcing в рекуррентных нейронных сетях?

Некоторые преимущества использования teacher forcing в рекуррентных нейронных сетях:

• Более быстрая сходимость. 15 Модель получает более точные и последовательные указания, что ускоряет процесс обучения. 1
• Снижение распространения ошибок. 1 Ошибки, сделанные на ранних этапах генерации последовательности, не накапливаются и не влияют на качество последующих предсказаний. 1
• Стабильное обучение. 1 Teacher forcing обеспечивает стабильный и последовательный процесс обучения за счёт чёткой и хорошо определённой связи между входом и выходом. 1
• Ясное руководство. 1 На каждом шаге обучения модель может получать «правильный» ответ, что особенно полезно для задач, где целевая последовательность имеет определённую структуру или шаблон. 1
• Упрощённая оценка. 1 Поскольку во время обучения используются истинные целевые последовательности, оценить производительность модели относительно легко. 1

Teacher forcing особенно полезен для задач, связанных с генерацией последовательностей в различных областях, от обработки естественного языка до распознавания речи. 1