目录
模型的中间失忆特性是什么
- 定义中间失忆特性
- 模型的中间失忆特性是指在深度学习模型（如循环神经网络 RNN、长短期记忆网络 LSTM 等序列模型）处理长序列数据时，随着序列长度的增加，模型会逐渐忘记序列中间部分的信息。这是因为模型在训练过程中难以有效地长期保存和利用所有输入信息。
- 以循环神经网络（RNN）为例
- RNN 在处理长序列数据时，其计算依赖于隐藏状态的更新。在每个时间步，隐藏状态会根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态进行更新。例如，在自然语言处理任务中，对于一个很长的句子，当 RNN 处理句子开头部分的单词时，会更新隐藏状态来包含这些单词的信息。但是随着句子长度的增加，后续的更新过程可能会 “覆盖” 之前隐藏状态中的信息