Асимілятор: архітектура нейронної мережі для завдань класифікації та регресії

У контексті машинного навчання асимілятор — це тип архітектури нейронної мережі, який призначений для виконання завдань класифікації та регресії. Термін «асимілятор» був введений дослідниками Google, які розробили цю архітектуру як спосіб поєднати сильні сторони традиційних моделей класифікації (таких як логістична регресія) із можливостями глибоких нейронних мереж.

Ключова ідея асимілятора полягає в тому, щоб використовувати єдина нейронна мережа для виконання завдань класифікації та регресії замість використання окремих моделей для кожного завдання. Це дозволяє моделі вивчати спільне представлення даних, яке можна використовувати для обох типів прогнозів, що може призвести до покращення продуктивності та більш ефективного навчання.

Архітектура асимілятора складається з двох основних компонентів: гілки класифікації та гілки регресії. Класифікаційна гілка, як правило, є повністю пов’язаною нейронною мережею з вихідним рівнем softmax, який створює розподіл ймовірностей за можливими класами. Гілка регресії також є повністю пов’язаною нейронною мережею, але вона не має вихідного рівня, тому її можна використовувати для прогнозування безперервних значень, таких як ціна продукту.

Під час навчання асимілятор навчається наскрізно, використання комбінації класифікаційних і регресійних функцій втрат. Це дозволяє моделі вивчати спільне представлення даних, яке є корисним для обох завдань, а також дозволяє їй спеціалізуватися на конкретних вимогах кожного завдання.

Одна з переваг асимілятора полягає в тому, що він може бути ефективнішим, ніж навчання окремих моделей для класифікація та регресія, оскільки для цього потрібен лише один набір параметрів, який потрібно вивчити. Крім того, спільне представлення, отримане асимілятором, може бути корисним для інших завдань, таких як кластеризація або виявлення аномалій.