神經結構化學習 (NSL) 是 TensorFlow 中的一個框架,除了標準特徵輸入之外,它還允許使用結構化訊號來訓練神經網路。結構化訊號可以表示為圖,其中節點對應於實例,邊捕獲它們之間的關係。這些圖表可用於編碼各種類型的信息,例如相似性、層次結構或鄰近性,並且可用於規範神經網路的訓練過程。
神經結構化學習中的結構輸入確實可以用來規範神經網路的訓練。透過在訓練期間結合基於圖的信息,NSL 使模型不僅可以從原始輸入資料中學習,還可以從圖中編碼的關係中學習。這種額外的資訊來源可以幫助提高模型的泛化能力,特別是在標記資料有限或有雜訊的情況下。
利用結構輸入進行正規化的常見方法是使用圖正則化技術。圖正則化鼓勵模型產生尊重圖結構的嵌入,從而促進學習表示的平滑性和一致性。此正則化項通常在訓練期間添加到損失函數中,以懲罰與預期的基於圖形的關係的偏差。
例如,考慮一個場景,您正在訓練用於文件分類的神經網路。除了文件的文字內容之外,您還可以了解基於文件內容的文件之間的相似性資訊。透過建立一個圖,其中節點代表文檔,邊代表相似關係,您可以將此結構輸入合併到 NSL 中來指導學習過程。然後,該模型不僅可以學習根據文件內容對文件進行分類,還可以考慮圖中編碼的文件相似性。
此外,結構輸入在資料呈現自然圖結構的場景中尤其有用,例如社交網絡、引文網絡或生物網絡。透過圖表捕捉資料中的內在關係,NSL 可以幫助規範訓練過程並提高模型在涉及利用這些關係的任務上的表現。
神經結構化學習中的結構輸入可以透過合併補充原始輸入資料的基於圖的資訊來有效地規範神經網路的訓練。這種正則化技術可以增強模型的泛化能力和效能,特別是在結構化訊號可用的場景下,可以為學習提供有價值的見解。
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