Проблема зникаючого градієнта є проблемою, яка виникає під час навчання глибоких нейронних мереж, зокрема в контексті алгоритмів оптимізації на основі градієнта. Це відноситься до проблеми експоненціального зменшення градієнтів, оскільки вони поширюються назад через шари глибокої мережі під час процесу навчання. Це явище може значно перешкоджати конвергенції мережі та перешкоджати її здатності вивчати складні шаблони та представлення.
Щоб зрозуміти проблему зникаючого градієнта, давайте спочатку обговоримо алгоритм зворотного поширення, який зазвичай використовується для навчання глибоких нейронних мереж. Під час прямого проходу вхідні дані подаються через мережу, а активації обчислюються послідовно на кожному рівні. Отриманий вихід потім порівнюється з бажаним результатом і обчислюється помилка. У наступному зворотному проході помилка поширюється назад через шари, і градієнти обчислюються щодо параметрів мережі за допомогою ланцюгового правила обчислення.
Градієнти представляють напрямок і величину змін, які необхідно внести в параметри мережі, щоб зменшити помилку. Вони використовуються для оновлення параметрів за допомогою алгоритму оптимізації, такого як стохастичний градієнтний спуск (SGD). Однак у глибоких мережах градієнти можуть стати дуже малими, оскільки вони множаться на ваги та пропускаються через функції активації в кожному шарі під час процесу зворотного поширення.
Проблема зникнення градієнта виникає, коли градієнти стають надзвичайно малими, наближаючись до нуля, коли вони поширюються мережею назад. Це відбувається тому, що градієнти множаться на ваги кожного шару, і якщо ці ваги менші за одиницю, градієнти експоненціально зменшуються з кожним шаром. Отже, оновлення параметрів стають незначними, і мережа не може вивчити значущі представлення.
Щоб проілюструвати цю проблему, розглянемо глибоку нейронну мережу з багатьма шарами. Коли градієнти поширюються назад, вони можуть стати настільки малими, що фактично зникнуть, не досягнувши попередніх шарів. У результаті попередні шари не отримують інформації про помилку або майже не отримують її, а їхні параметри залишаються в основному незмінними. Це обмежує здатність мережі фіксувати складні залежності та ієрархії в даних.
Проблема зникаючого градієнта є особливо проблематичною в глибоких нейронних мережах із повторюваними зв’язками, таких як повторювані нейронні мережі (RNN) або мережі довгострокової короткочасної пам’яті (LSTM). Ці мережі мають зв’язки зі зворотним зв’язком, які дозволяють зберігати та поширювати інформацію з часом. Однак градієнти, що зникають, можуть спричинити проблеми з вивченням довгострокових залежностей мереж, оскільки градієнти швидко зменшуються з часом.
Було розроблено кілька методів, щоб пом’якшити проблему зникнення градієнта. Одним із підходів є використання функцій активації, які не страждають від насичення, таких як випрямлений лінійний блок (ReLU). ReLU має постійний градієнт для позитивних вхідних даних, що допомагає полегшити проблему зникнення градієнта. Інша техніка полягає у використанні пропускних з’єднань, наприклад у залишкових мережах (ResNets), які дозволяють градієнтам обходити певні шари та легше проходити через мережу.
Крім того, можна застосувати відсікання градієнта, щоб запобігти тому, щоб градієнти ставали занадто великими або занадто малими. Це передбачає встановлення порогу та зміну масштабу градієнтів, якщо вони перевищують цей поріг. Обмежуючи величину градієнтів, відсікання градієнта може допомогти полегшити проблему зникнення градієнта.
Проблема зникаючого градієнта є проблемою, яка виникає під час навчання глибоких нейронних мереж. Це відбувається, коли градієнти експоненціально зменшуються, коли вони поширюються назад через шари мережі, що призводить до повільної конвергенції та труднощів у вивченні складних шаблонів і уявлень. Щоб пом’якшити цю проблему, можна застосувати різні методи, такі як використання функцій активації без насичення, пропуск з’єднань і відсікання градієнта.
Інші останні запитання та відповіді щодо Глибокі нейронні мережі та оцінювачі:
- Чи можна трактувати глибоке навчання як визначення та навчання моделі на основі глибокої нейронної мережі (DNN)?
- Чи дозволяє фреймворк Google TensorFlow підвищити рівень абстракції в розробці моделей машинного навчання (наприклад, із заміною кодування конфігурацією)?
- Чи правильно, що якщо набір даних великий, потрібно менше оцінювання, що означає, що частка набору даних, яка використовується для оцінки, може бути зменшена зі збільшенням розміру набору даних?
- Чи можна легко контролювати (додаючи та видаляючи) кількість шарів і кількість вузлів на окремих шарах, змінюючи масив, який надається як прихований аргумент глибокої нейронної мережі (DNN)?
- Як розпізнати, що модель переобладнана?
- Що таке нейронні мережі та глибокі нейронні мережі?
- Чому глибинні нейронні мережі називають глибокими?
- Які переваги та недоліки додавання додаткових вузлів до DNN?
- Які деякі з недоліків використання глибоких нейронних мереж порівняно з лінійними моделями?
- Які додаткові параметри можна налаштувати в класифікаторі DNN і як вони сприяють тонкому налаштуванню глибокої нейронної мережі?
Більше запитань і відповідей дивіться в Deep Neural Networks and estimators