Почему Truncated BPTT эффективен при работе с длинными последовательностями в глубоком обучении?

Truncated BPTT эффективен при работе с длинными последовательностями в глубоком обучении, потому что позволяет разбить длинную последовательность на управляемые части. schneppat.com

Некоторые преимущества такого подхода:

• Снижение вычислительных затрат. klu.ai schneppat.com В стандартном алгоритме BPTT для каждого шага последовательности нужно вычислять и хранить градиенты, что требует больших ресурсов памяти и замедляет обучение. schneppat.com Truncated BPTT ограничивает количество шагов, используемых на обратном проходе, что позволяет сократить затраты. klu.ai
• Устранение проблемы затухающих градиентов. www.skytowner.com По мере удлинения цепочки градиент становится всё меньше, и информация может не дойти до обратного прохода. www.skytowner.com Truncated BPTT разделяет цепочку на части, что помогает избежать этой проблемы. www.skytowner.com
• Предотвращение переобучения. deepmachinelearning.ru Truncated BPTT не позволяет процессу оптимизации учитывать зависимости длиннее определённого количества шагов назад. deepmachinelearning.ru Это действует как регуляризатор и не даёт модели переобучаться под чересчур долгосрочные зависимости, которые скорее всего будут ложными. deepmachinelearning.ru
• Улучшение способности сети улавливать долгосрочные зависимости. schneppat.com Разбиение процесса обратного распространения на части не только решает вычислительные проблемы, связанные с длинными последовательностями, но и улучшает способность сети захватывать долгосрочные зависимости и сложные закономерности в данных. schneppat.com