Принуждение учителей — это метод искусственного интеллекта, который используется для оптимизации рекуррентных нейронных сетей (RNN). Это также известно как «внедрение знаний учителям», поскольку оно предполагает предоставление дополнительной информации RNN, чтобы они могли делать более точные прогнозы. Принуждение учителя побуждает модель использовать «правильные» входные данные в своих будущих прогнозах, а не полагаться на ранее предсказанные результаты.
Название «Принуждение учителя» происходит от идеи учителя, навязывающего ученику правильный ответ, и является расширением идеи контролируемого обучения в машинном обучении. Принуждение учителя особенно полезно при обучении RNN, поскольку RNN сохраняют предыдущие состояния при прогнозировании будущего. Однако это не всегда полезно, поскольку может привести к приспособлению к фиксированным шаблонам, таким как выполнение одних и тех же или аналогичных действий в схожих контекстах.
Принуждение учителя используется на этапе обучения RNN, чтобы максимизировать объем информации, которую может изучить модель. Подход, принуждающий учителя, заключается в том, чтобы установить фиксированную часть обучающих данных для ввода, а остальную часть — для ввода из предыдущего прогнозируемого результата. Это позволяет модели получать дополнительную информацию, к которой она обычно не имеет доступа, что может значительно улучшить ее производительность.
По сути, принуждение учителей — это эффективный способ побудить RNN делать более точные прогнозы, предоставляя дополнительную информацию во время обучения. Предоставляя точную информацию учителю посредством принуждения учителя во время обучения, он может лучше усвоить закономерности, которые хорошо обобщаются. Это может позволить ему лучше распознавать последовательности, не слишком полагаясь на ранее предсказанные результаты.
