Ассимилятор: архитектура нейронной сети для задач классификации и регрессии

В контексте машинного обучения ассимилятор — это тип архитектуры нейронной сети, предназначенный для выполнения задач классификации и регрессии. Термин «ассимилятор» был придуман исследователями из Google, которые разработали эту архитектуру как способ объединить сильные стороны традиционных моделей классификации (таких как логистическая регрессия) с возможностями глубоких нейронных сетей. одна нейронная сеть для выполнения задач классификации и регрессии вместо использования отдельных моделей для каждой задачи. Это позволяет модели изучить общее представление данных, которое можно использовать для обоих типов прогнозов, что может привести к повышению производительности и более эффективному обучению.

Архитектура ассимилятора состоит из двух основных компонентов: ветви классификации и ветви регрессии. Ветвь классификации обычно представляет собой полносвязную нейронную сеть с выходным слоем softmax, который создает распределение вероятностей по возможным классам. Ветвь регрессии также представляет собой полностью связанную нейронную сеть, но у нее нет выходного слоя, поэтому ее можно использовать для прогнозирования непрерывных значений, таких как цена продукта.

Во время обучения ассимилятор обучается сквозным образом, используя комбинацию функций потерь классификации и регрессии. Это позволяет модели изучить общее представление данных, которое полезно для обеих задач, а также позволяет ей специализироваться на конкретных требованиях каждой задачи.

Одним из преимуществ ассимилятора является то, что он может быть более эффективным, чем обучение отдельных моделей для классификация и регрессия, поскольку для изучения требуется только один набор параметров. Кроме того, общее представление, полученное ассимилятором, может быть полезно для других задач, таких как кластеризация или обнаружение аномалий.