Teacher forcing

Teacher forcing係一種演算法用於訓練遞迴神經網絡權重嘅。種演算法涉及反饋啲觀察到嘅序迾值樣本）返到RNN喺每一步之後，逼RNN跟實實條ground-truth序迾。

隻詞「teacher forcing」啟發跟攞 RNN 比擬成戥參加一場考試嘅人類學生，場嘢裏頭隻答案畀每隻部分取決於前一部分嘅答案。喺種類比裏頭，教師嘸係單純做評分畀隻答案喺盡㞘嘅，噉子可能有風險係學生會因為搞錯了開頭噻部份就冚唪唥錯齊孻尾每一橛答案；反而教師會記錄每橛分數畀每隻單獨部分，而且會講隻正確答案畀學生，隻攞來計下一橛嘅。

使到外部teacher訊號即戥實時遞迴學習形成對比。 Teacher訊號係得跟啲振盪器網絡來。隻承諾講係 teacher forcing 有幫減少到訓練時間。

「Teacher forcing」一詞得Ronald J. Williams同埋David Zipser引入喺 1989 年，佢哋報告講隻技術嗰陣時經已「經常得用喺動態監督式學習任務裏頭」。

NeurIPS 2016 嘅一篇論文介紹到「teacher forcing」嘅相關方法。

考 

人工神經網絡