Асимилатор: Архитектура на невронна мрежа за задачи за класификация и регресия

В контекста на машинното обучение, асимилаторът е вид архитектура на невронна мрежа, която е проектирана да изпълнява едновременно задачи за класификация и регресия. Терминът „асимилатор“ е въведен от изследователи в Google, които разработиха тази архитектура като начин за комбиниране на силните страни на традиционните класификационни модели (като логистична регресия) с възможностите на дълбоките невронни мрежи.

Ключовата идея зад асимилатора е да използва единична невронна мрежа за изпълнение както на задачи за класификация, така и на регресия, вместо да използва отделни модели за всяка задача. Това позволява на модела да научи споделено представяне на данните, които могат да се използват и за двата типа прогнози, което може да доведе до подобрена производителност и по-ефективно обучение.

Архитектурата на асимилатора се състои от два основни компонента: класификационен клон и регресионен клон. Класификационният клон обикновено е напълно свързана невронна мрежа с изходен слой softmax, който създава разпределение на вероятностите за възможните класове. Регресионният клон също е напълно свързана невронна мрежа, но няма изходен слой, така че може да се използва за прогнозиране на непрекъснати стойности като цената на продукт.

По време на обучението асимилаторът се обучава от край до край, използвайки комбинация от функции за загуба на класификация и регресия. Това позволява на модела да научи споделено представяне на данните, което е полезно и за двете задачи, като същевременно му позволява да се специализира в специфичните изисквания на всяка задача.

Едно предимство на асимилатора е, че той може да бъде по-ефективен от обучението на отделни модели за класификация и регресия, тъй като изисква само един набор от параметри, които да бъдат научени. Освен това споделеното представяне, научено от асимилатора, може да бъде полезно за други задачи, като клъстериране или откриване на аномалии.