Neural Structured Learning (NSL) adalah framework di TensorFlow yang memungkinkan pelatihan jaringan neural menggunakan sinyal terstruktur selain input fitur standar. Sinyal terstruktur dapat direpresentasikan sebagai grafik, di mana node berhubungan dengan instance dan edge menangkap hubungan di antara mereka. Grafik ini dapat digunakan untuk menyandikan berbagai jenis informasi, seperti kesamaan, hierarki, atau kedekatan, dan dapat dimanfaatkan untuk mengatur proses pelatihan jaringan saraf.
Input struktur dalam Neural Structured Learning memang dapat dimanfaatkan untuk mengatur pelatihan jaringan saraf. Dengan menggabungkan informasi berbasis grafik selama pelatihan, NSL memungkinkan model untuk belajar tidak hanya dari data masukan mentah tetapi juga dari hubungan yang dikodekan dalam grafik. Sumber informasi tambahan ini dapat membantu meningkatkan kemampuan generalisasi model, terutama dalam skenario ketika data berlabel terbatas atau terdapat gangguan.
Salah satu cara umum untuk memanfaatkan masukan struktur untuk regularisasi adalah melalui penggunaan teknik regularisasi grafik. Regularisasi grafik mendorong model untuk menghasilkan penyematan yang mengikuti struktur grafik, sehingga meningkatkan kelancaran dan konsistensi dalam representasi yang dipelajari. Istilah regularisasi ini biasanya ditambahkan ke fungsi kerugian selama pelatihan, sehingga memberikan sanksi terhadap penyimpangan dari hubungan berbasis grafik yang diharapkan.
Misalnya, pertimbangkan skenario saat Anda melatih jaringan saraf untuk klasifikasi dokumen. Selain isi teks dokumen, Anda juga memiliki informasi tentang kesamaan antar dokumen berdasarkan isinya. Dengan membuat grafik di mana node mewakili dokumen dan tepi mewakili hubungan kesamaan, Anda dapat memasukkan input struktur ini ke dalam NSL untuk memandu proses pembelajaran. Model tersebut kemudian dapat belajar untuk tidak hanya mengklasifikasikan dokumen berdasarkan kontennya tetapi juga memperhitungkan kesamaan dokumen yang dikodekan dalam grafik.
Selain itu, masukan struktur dapat sangat bermanfaat dalam skenario ketika data menunjukkan struktur grafik alami, seperti jaringan sosial, jaringan kutipan, atau jaringan biologis. Dengan menangkap hubungan inheren dalam data melalui grafik, NSL dapat membantu mengatur proses pelatihan dan meningkatkan performa model pada tugas-tugas yang melibatkan pemanfaatan hubungan ini.
Masukan struktur dalam Pembelajaran Terstruktur Neural dapat digunakan secara efektif untuk mengatur pelatihan jaringan saraf dengan menggabungkan informasi berbasis grafik yang melengkapi data masukan mentah. Teknik regularisasi ini dapat meningkatkan kemampuan dan performa generalisasi model, terutama dalam skenario di mana sinyal terstruktur tersedia dan dapat memberikan wawasan berharga untuk pembelajaran.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals