Problém miznúceho gradientu je výzvou, ktorá vzniká pri trénovaní hlbokých neurónových sietí, konkrétne v kontexte optimalizačných algoritmov založených na gradiente. Vzťahuje sa na problém exponenciálne klesajúcich gradientov, keď sa šíria späť cez vrstvy hlbokej siete počas procesu učenia. Tento jav môže výrazne brániť konvergencii siete a brániť jej schopnosti učiť sa zložité vzorce a reprezentácie.
Aby sme pochopili problém miznúceho gradientu, poďme najprv diskutovať o algoritme spätného šírenia, ktorý sa bežne používa na trénovanie hlbokých neurónových sietí. Počas dopredného priechodu sa vstupné dáta privádzajú cez sieť a aktivácie sa počítajú postupne v každej vrstve. Výsledný výstup sa potom porovná s požadovaným výstupom a vypočíta sa chyba. V nasledujúcom spätnom prechode sa chyba spätne šíri cez vrstvy a gradienty sa vypočítajú vzhľadom na parametre siete pomocou reťazového pravidla počtu.
Gradienty predstavujú smer a veľkosť zmien, ktoré je potrebné vykonať v parametroch siete, aby sa znížila chyba. Používajú sa na aktualizáciu parametrov pomocou optimalizačného algoritmu, ako je napríklad stochastický gradient zostup (SGD). V hlbokých sieťach sa však gradienty môžu stať veľmi malými, pretože sa násobia váhami a prechádzajú cez aktivačné funkcie v každej vrstve počas procesu spätného šírenia.
Problém miznúceho gradientu nastáva, keď sa gradienty stanú extrémne malými, blížia sa nule, keď sa šíria sieťou dozadu. Stáva sa to preto, že gradienty sa násobia váhami každej vrstvy a ak sú tieto váhy menšie ako jedna, gradienty sa s každou vrstvou zmenšujú exponenciálne. V dôsledku toho sa aktualizácie parametrov stanú zanedbateľnými a sieť sa nedokáže naučiť zmysluplné reprezentácie.
Na ilustráciu tohto problému zvážte hlbokú neurónovú sieť s mnohými vrstvami. Keď sa gradienty šíria dozadu, môžu sa stať takými malými, že efektívne zmiznú skôr, ako dosiahnu skoršie vrstvy. Výsledkom je, že staršie vrstvy dostávajú málo alebo žiadne informácie o chybe a ich parametre zostávajú do značnej miery nezmenené. To obmedzuje schopnosť siete zachytiť zložité závislosti a hierarchie v údajoch.
Problém miznúceho gradientu je obzvlášť problematický v hlbokých neurónových sieťach s opakujúcimi sa spojeniami, ako sú rekurentné neurónové siete (RNN) alebo siete s dlhou krátkodobou pamäťou (LSTM). Tieto siete majú spätnoväzbové spojenia, ktoré umožňujú ukladanie a šírenie informácií v priebehu času. Miznúce gradienty však môžu spôsobiť, že siete budú bojovať s dlhodobými závislosťami, pretože gradienty sa v priebehu časových krokov rýchlo zmenšujú.
Na zmiernenie problému miznúceho gradientu bolo vyvinutých niekoľko techník. Jedným z prístupov je použitie aktivačných funkcií, ktoré netrpia saturáciou, ako napríklad rektifikovaná lineárna jednotka (ReLU). ReLU má konštantný gradient pre kladné vstupy, čo pomáha zmierniť problém miznúceho gradientu. Ďalšou technikou je použitie preskočených pripojení, napríklad v reziduálnych sieťach (ResNets), ktoré umožňujú gradientom obísť určité vrstvy a ľahšie pretekať cez sieť.
Okrem toho je možné použiť orezávanie prechodov, aby sa zabránilo príliš veľkým alebo príliš malým prechodom. To zahŕňa nastavenie prahu a zmenu mierky gradientov, ak prekročia tento prah. Obmedzením veľkosti prechodov môže orezanie prechodu pomôcť zmierniť problém miznúceho prechodu.
Problém miznúceho gradientu je výzvou, ktorá vzniká pri trénovaní hlbokých neurónových sietí. Vyskytuje sa, keď sa gradienty exponenciálne zmenšujú, keď sa šíria späť cez vrstvy siete, čo vedie k pomalej konvergencii a ťažkostiam pri učení zložitých vzorov a reprezentácií. Na zmiernenie tohto problému je možné použiť rôzne techniky, ako je použitie nesaturačných aktivačných funkcií, preskakovanie pripojení a orezávanie gradientu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Hlboké neurónové siete a odhady:
- Dá sa hlboké učenie interpretovať ako definovanie a trénovanie modelu založeného na hlbokej neurónovej sieti (DNN)?
- Umožňuje framework TensorFlow od Google zvýšiť úroveň abstrakcie pri vývoji modelov strojového učenia (napr. s nahradením kódovania konfiguráciou)?
- Je správne, že ak je množina údajov veľká, potrebuje menej hodnotenia, čo znamená, že časť množiny údajov použitej na vyhodnotenie možno zmenšiť so zväčšením množiny údajov?
- Dá sa jednoducho kontrolovať (pridávaním a odstraňovaním) počet vrstiev a počet uzlov v jednotlivých vrstvách zmenou poľa dodávaného ako skrytý argument hlbokej neurónovej siete (DNN)?
- Ako spoznať, že je modelka prepastovaná?
- Čo sú neurónové siete a hlboké neurónové siete?
- Prečo sa hlboké neurónové siete nazývajú hlboké?
- Aké sú výhody a nevýhody pridania ďalších uzlov do DNN?
- Aké sú niektoré nevýhody používania hlbokých neurónových sietí v porovnaní s lineárnymi modelmi?
- Aké ďalšie parametre je možné prispôsobiť v klasifikátore DNN a ako prispievajú k doladeniu hlbokej neurónovej siete?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v časti Hlboké neurónové siete a odhady