O que significa "Recorte de Ativação"?
Índice
Clipping de ativação é uma técnica usada em machine learning pra melhorar o desempenho do modelo, principalmente quando rolam situações difíceis tipo erros ou ataques.
O que é Clipping de Ativação?
Clipping de ativação funciona limitando os valores de saída das camadas de um modelo a uma certa faixa. Isso significa que, se a saída passar dos limites específicos, ela é "cortada" de volta pra essa faixa. Isso ajuda a manter a estabilidade e reduz o impacto de valores extremos que poderiam dar um resultado ruim.
Por que isso é Importante?
Em cenários onde os modelos enfrentam erros ou ataques, saídas extremas podem acontecer, o que pode confundir o modelo e levar a previsões erradas. Usando o clipping de ativação, o modelo consegue lidar melhor com essas situações, ajudando a manter o foco e melhorar seu desempenho geral.
Como é Usado?
Clipping de ativação pode ser integrado em vários modelos, especialmente em sistemas que recomendam produtos, serviços ou conteúdo. Já foi mostrado que isso melhora a capacidade dos modelos de se recuperar de erros, tornando-os mais confiáveis em aplicações do dia a dia.