Какие преимущества дает использование teacher forcing в рекуррентных нейронных сетях?

Некоторые преимущества использования teacher forcing в рекуррентных нейронных сетях:

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

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