Izzūdošā gradienta problēma ir izaicinājums, kas rodas dziļo neironu tīklu apmācībā, īpaši uz gradientu balstītu optimizācijas algoritmu kontekstā. Tas attiecas uz jautājumu par eksponenciāli samazinošiem gradientiem, kad tie mācību procesa laikā izplatās atpakaļ pa dziļā tīkla slāņiem. Šī parādība var ievērojami kavēt tīkla konverģenci un kavēt tā spēju apgūt sarežģītus modeļus un attēlojumus.
Lai izprastu izzūdošā gradienta problēmu, vispirms apspriedīsim atpakaļpavairošanas algoritmu, ko parasti izmanto dziļo neironu tīklu apmācīšanai. Pārsūtīšanas laikā ievades dati tiek ievadīti tīklā, un aktivizācijas tiek aprēķinātas secīgi katrā slānī. Pēc tam iegūtā izvade tiek salīdzināta ar vēlamo izvadi un tiek aprēķināta kļūda. Nākamajā atpakaļejā kļūda tiek izplatīta atpakaļ pa slāņiem, un gradienti tiek aprēķināti attiecībā pret tīkla parametriem, izmantojot aprēķinu ķēdes noteikumu.
Gradienti atspoguļo izmaiņu virzienu un apjomu, kas jāveic tīkla parametros, lai samazinātu kļūdu. Tos izmanto, lai atjauninātu parametrus, izmantojot optimizācijas algoritmu, piemēram, stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD). Tomēr dziļos tīklos gradienti var kļūt ļoti mazi, jo tie tiek reizināti ar svariem un tiek izvadīti caur aktivizācijas funkcijām katrā slānī atpakaļpavairošanas procesa laikā.
Pazūdoša gradienta problēma rodas, kad gradienti kļūst ārkārtīgi mazi, tuvojoties nullei, kad tie izplatās atpakaļ tīklā. Tas notiek tāpēc, ka gradienti tiek reizināti ar katra slāņa svariem, un, ja šie svari ir mazāki par vienu, gradienti eksponenciāli samazinās ar katru slāni. Līdz ar to parametru atjauninājumi kļūst nenozīmīgi, un tīkls nespēj apgūt jēgpilnus attēlojumus.
Lai ilustrētu šo problēmu, apsveriet dziļu neironu tīklu ar daudziem slāņiem. Gradientiem izplatoties atpakaļgaitā, tie var kļūt tik mazi, ka faktiski pazūd, pirms sasniedz agrākos slāņus. Rezultātā iepriekšējie slāņi nesaņem maz informācijas par kļūdu vai nesaņem to nemaz, un to parametri lielākoties paliek nemainīgi. Tas ierobežo tīkla spēju uztvert sarežģītas datu atkarības un hierarhijas.
Izzūdošā gradienta problēma ir īpaši problemātiska dziļos neironu tīklos ar atkārtotiem savienojumiem, piemēram, atkārtotos neironu tīklos (RNN) vai ilgtermiņa īstermiņa atmiņas (LSTM) tīklos. Šiem tīkliem ir atgriezeniskās saites savienojumi, kas ļauj uzglabāt un izplatīt informāciju laika gaitā. Tomēr izzūdošie gradienti var likt tīkliem cīnīties ar ilgtermiņa atkarību apguvi, jo gradienti laika gaitā ātri samazinās.
Ir izstrādātas vairākas metodes, lai mazinātu izzūdošā gradienta problēmu. Viena pieeja ir izmantot aktivizēšanas funkcijas, kas necieš no piesātinājuma, piemēram, rektificēto lineāro vienību (ReLU). ReLU ir pastāvīgs pozitīvas ievades gradients, kas palīdz mazināt izzūdošā gradienta problēmu. Vēl viens paņēmiens ir izlaist savienojumus, piemēram, atlikušajos tīklos (ResNets), kas ļauj gradientiem apiet noteiktus slāņus un vieglāk plūst caur tīklu.
Turklāt var izmantot gradientu apgriešanu, lai novērstu to, ka gradienti kļūst pārāk lieli vai pārāk mazi. Tas ietver sliekšņa iestatīšanu un gradientu mērogošanu, ja tie pārsniedz šo slieksni. Ierobežojot gradientu lielumu, gradienta izgriešana var palīdzēt mazināt izzūdošo gradienta problēmu.
Izzūdošā gradienta problēma ir izaicinājums, kas rodas dziļo neironu tīklu apmācībā. Tas notiek, kad gradienti eksponenciāli samazinās, kad tie izplatās atpakaļ pa tīkla slāņiem, izraisot lēnu konverģenci un grūtības apgūt sarežģītus modeļus un attēlojumus. Lai mazinātu šo problēmu, var izmantot dažādas metodes, piemēram, nepiesātinošas aktivizēšanas funkcijas, savienojumu izlaišanu un gradienta apgriešanu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Dziļi neironu tīkli un novērtētāji:
- Vai dziļo mācīšanos var interpretēt kā tāda modeļa definēšanu un apmācību, kura pamatā ir dziļais neironu tīkls (DNN)?
- Vai Google TensorFlow ietvars ļauj paaugstināt abstrakcijas līmeni mašīnmācīšanās modeļu izstrādē (piemēram, aizstājot kodēšanu ar konfigurāciju)?
- Vai ir pareizi, ka, ja datu kopa ir liela, ir nepieciešams mazāk novērtēt, kas nozīmē, ka novērtēšanai izmantotās datu kopas daļu var samazināt, palielinot datu kopas lielumu?
- Vai var viegli kontrolēt (pievienojot un noņemot) slāņu skaitu un mezglu skaitu atsevišķos slāņos, mainot masīvu, kas tiek piegādāts kā dziļā neironu tīkla (DNN) slēptais arguments?
- Kā atpazīt, ka modelis ir pārslogots?
- Kas ir neironu tīkli un dziļie neironu tīkli?
- Kāpēc dziļos neironu tīklus sauc par dziļajiem?
- Kādas ir vairāku mezglu pievienošanas priekšrocības un trūkumi DNN?
- Kādi ir dziļo neironu tīklu izmantošanas trūkumi salīdzinājumā ar lineārajiem modeļiem?
- Kādus papildu parametrus var pielāgot DNN klasifikatorā, un kā tie veicina dziļā neironu tīkla precizēšanu?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā Deep neironu tīkli un novērtētāji