Проблемът с изчезващия градиент е предизвикателство, което възниква при обучението на дълбоки невронни мрежи, по-специално в контекста на базирани на градиент алгоритми за оптимизация. Това се отнася до проблема с експоненциално намаляващите градиенти, тъй като те се разпространяват назад през слоевете на дълбока мрежа по време на процеса на обучение. Това явление може значително да попречи на конвергенцията на мрежата и да попречи на способността й да научава сложни модели и представяния.
За да разберем проблема с изчезващия градиент, нека първо обсъдим алгоритъма за обратно разпространение, който обикновено се използва за обучение на дълбоки невронни мрежи. По време на преминаването напред входните данни се подават през мрежата и активациите се изчисляват последователно във всеки слой. Полученият изход след това се сравнява с желания изход и се изчислява грешка. При последващото преминаване назад грешката се разпространява обратно през слоевете и градиентите се изчисляват по отношение на мрежовите параметри, като се използва верижното правило на смятането.
Градиентите представляват посоката и големината на промените, които трябва да бъдат направени в мрежовите параметри, за да се намали грешката. Те се използват за актуализиране на параметрите с помощта на алгоритъм за оптимизация, като например стохастичен градиентен спад (SGD). Въпреки това, в дълбоките мрежи, градиентите могат да станат много малки, тъй като се умножават по теглата и преминават през функциите за активиране във всеки слой по време на процеса на обратно разпространение.
Проблемът с изчезващия градиент възниква, когато градиентите станат изключително малки, доближаващи се до нула, докато се разпространяват обратно през мрежата. Това се случва, защото градиентите се умножават по теглата на всеки слой и ако тези тегла са по-малки от едно, градиентите се свиват експоненциално с всеки слой. Следователно актуализациите на параметрите стават незначителни и мрежата не успява да научи смислени представяния.
За да илюстрирате този проблем, помислете за дълбока невронна мрежа с много слоеве. Тъй като градиентите се разпространяват назад, те могат да станат толкова малки, че ефективно да изчезнат, преди да достигнат по-ранните слоеве. В резултат на това по-ранните слоеве получават малко или никаква информация за грешката и техните параметри остават до голяма степен непроменени. Това ограничава способността на мрежата да улавя сложни зависимости и йерархии в данните.
Проблемът с изчезващия градиент е особено проблематичен в дълбоки невронни мрежи с повтарящи се връзки, като повтарящи се невронни мрежи (RNN) или мрежи с дълга краткосрочна памет (LSTM). Тези мрежи имат връзки за обратна връзка, които позволяват информацията да се съхранява и разпространява във времето. Въпреки това, изчезващите градиенти могат да накарат мрежите да се борят с дългосрочни зависимости на обучението, тъй като градиентите намаляват бързо с течение на времето.
Разработени са няколко техники за смекчаване на проблема с изчезващия градиент. Един подход е да се използват функции за активиране, които не страдат от насищане, като ректифицираната линейна единица (ReLU). ReLU има постоянен градиент за положителни входове, което помага за облекчаване на проблема с изчезващия градиент. Друга техника е да се използват прескачащи връзки, като например в остатъчни мрежи (ResNets), които позволяват на градиентите да заобикалят определени слоеве и да преминават по-лесно през мрежата.
Освен това може да се приложи изрязване на градиенти, за да се предотврати превръщането на градиентите в твърде големи или твърде малки. Това включва задаване на праг и повторно мащабиране на градиентите, ако надвишават този праг. Чрез ограничаване на големината на градиентите, изрязването на градиента може да помогне за облекчаване на проблема с изчезващия градиент.
Проблемът с изчезващия градиент е предизвикателство, което възниква при обучението на дълбоки невронни мрежи. Това се случва, когато градиентите намаляват експоненциално, докато се разпространяват назад през слоевете на мрежата, което води до бавна конвергенция и трудности при изучаването на сложни модели и представяния. За смекчаване на този проблем могат да се използват различни техники, като например използване на функции за активиране без насищане, прескачане на връзки и градиентно изрязване.
Други скорошни въпроси и отговори относно Дълбоки невронни мрежи и оценители:
- Може ли дълбокото обучение да се тълкува като дефиниране и обучение на модел, базиран на дълбока невронна мрежа (DNN)?
- Дали рамката TensorFlow на Google позволява да се повиши нивото на абстракция при разработването на модели за машинно обучение (напр. със замяна на кодирането с конфигурация)?
- Правилно ли е, че ако наборът от данни е голям, има нужда от по-малко оценка, което означава, че частта от набора от данни, използвана за оценка, може да бъде намалена с увеличаване на размера на набора от данни?
- Може ли човек лесно да контролира (чрез добавяне и премахване) броя на слоевете и броя на възлите в отделните слоеве чрез промяна на масива, предоставен като скрит аргумент на дълбоката невронна мрежа (DNN)?
- Как да разпознаете, че моделът е прекомерен?
- Какво представляват невронните мрежи и дълбоките невронни мрежи?
- Защо дълбоките невронни мрежи се наричат дълбоки?
- Какви са предимствата и недостатъците на добавянето на повече възли към DNN?
- Какви са някои от недостатъците на използването на дълбоки невронни мрежи в сравнение с линейните модели?
- Какви допълнителни параметри могат да бъдат персонализирани в DNN класификатора и как те допринасят за фината настройка на дълбоката невронна мрежа?
Вижте още въпроси и отговори в Дълбоките невронни мрежи и оценители