Teacher Forcing 是一种人工智能技术，用于优化循环神经网络 (RNN)。它也被称为“注入教师知识”，因为它涉及向 RNN 提供额外的信息，以便它们能够做出更好的预测。教师强制鼓励模型在未来的预测中使用“正确”的输入，而不是依赖于之前预测的输出。
“教师强制”这个名字来源于教师强制学生给出正确答案的想法，是机器学习中监督学习理念的延伸。训练 RNN 时，教师强制尤其有用，因为 RNN 在进行未来预测时会保留之前的状态。然而，这并不总是有益的，因为它可能会导致适应固定模式，例如在相似的上下文中执行相同或相似的动作。
Teacher forcing 用于 RNN 的训练阶段，以最大化模型可以学习的信息量。教师强制方法是将训练数据的固定部分设置为输入，其余部分从先前的预测输出中输入。这使得模型能够接收通常无法访问的额外信息，从而大大提高其性能。
从本质上讲，教师强迫是一种通过在训练期间提供额外信息来鼓励 RNN 做出更好预测的有效方法。通过在训练期间通过教师强制提供准确的教师信息，它可以更好地学习能够很好泛化的模式。这可以让它更好地识别序列，而不必过于依赖先前预测的输出。
