Problém mizejícího gradientu je výzvou, která vyvstává při trénování hlubokých neuronových sítí, konkrétně v kontextu optimalizačních algoritmů založených na gradientech. Odkazuje na problém exponenciálně klesajících gradientů, jak se šíří zpět vrstvami hluboké sítě během procesu učení. Tento jev může významně bránit konvergenci sítě a bránit její schopnosti učit se složité vzory a reprezentace.
Abychom pochopili problém mizejícího gradientu, proberme nejprve algoritmus zpětného šíření, který se běžně používá k trénování hlubokých neuronových sítí. Během dopředného průchodu jsou vstupní data přiváděna přes síť a aktivace jsou počítány postupně v každé vrstvě. Výsledný výstup se pak porovná s požadovaným výstupem a vypočítá se chyba. V následném zpětném průchodu se chyba zpětně šíří vrstvami a gradienty se vypočítají s ohledem na parametry sítě pomocí řetězového pravidla počtu.
Gradienty představují směr a velikost změn, které je třeba provést v parametrech sítě, aby se snížila chyba. Používají se k aktualizaci parametrů pomocí optimalizačního algoritmu, jako je stochastický gradient sestup (SGD). V hlubokých sítích však mohou být gradienty velmi malé, protože jsou násobeny váhami a procházejí aktivačními funkcemi v každé vrstvě během procesu zpětného šíření.
Problém mizejícího gradientu nastává, když se gradienty stanou extrémně malými, blíží se nule, jak se šíří sítí zpět. K tomu dochází, protože přechody se násobí hmotnostmi každé vrstvy, a pokud jsou tyto hmotnosti menší než jedna, přechody se s každou vrstvou exponenciálně zmenšují. V důsledku toho se aktualizace parametrů stanou zanedbatelnými a síť se nedokáže naučit smysluplné reprezentace.
Pro ilustraci tohoto problému uvažujme hlubokou neuronovou síť s mnoha vrstvami. Jak se gradienty šíří zpět, mohou být tak malé, že účinně zmizí dříve, než dosáhnou dřívějších vrstev. Výsledkem je, že dřívější vrstvy dostávají jen málo nebo žádné informace o chybě a jejich parametry zůstávají do značné míry nezměněny. To omezuje schopnost sítě zachytit složité závislosti a hierarchie v datech.
Problém mizejícího gradientu je zvláště problematický v hlubokých neuronových sítích s rekurentními spojeními, jako jsou rekurentní neuronové sítě (RNN) nebo sítě s dlouhou krátkodobou pamětí (LSTM). Tyto sítě mají zpětnovazební spojení, která umožňují ukládání a šíření informací v průběhu času. Mizející gradienty však mohou způsobit, že sítě budou bojovat s učením dlouhodobých závislostí, protože gradienty se v průběhu časových kroků rychle zmenšují.
Ke zmírnění problému mizejícího gradientu bylo vyvinuto několik technik. Jedním z přístupů je použití aktivačních funkcí, které netrpí saturací, jako je rektifikovaná lineární jednotka (ReLU). ReLU má konstantní gradient pro kladné vstupy, což pomáhá zmírnit problém mizejícího gradientu. Další technikou je použití přeskočených připojení, například v reziduálních sítích (ResNets), které umožňují gradientům obejít určité vrstvy a snáze protékat sítí.
Navíc lze použít oříznutí přechodu, aby se zabránilo příliš velkému nebo příliš malému přechodu. To zahrnuje nastavení prahové hodnoty a změnu měřítka gradientů, pokud tuto prahovou hodnotu překročí. Omezením velikosti přechodů může oříznutí přechodu pomoci zmírnit problém mizejícího přechodu.
Problém mizejícího gradientu je výzvou, která vzniká při trénování hlubokých neuronových sítí. Dochází k němu, když se gradienty exponenciálně zmenšují, jak se šíří zpět vrstvami sítě, což vede k pomalé konvergenci a potížím při učení složitých vzorců a reprezentací. Ke zmírnění tohoto problému lze použít různé techniky, jako je použití nesaturačních aktivačních funkcí, přeskočení připojení a oříznutí přechodu.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Hluboké neuronové sítě a odhady:
- Lze hluboké učení interpretovat jako definování a trénování modelu založeného na hluboké neuronové síti (DNN)?
- Umožňuje framework TensorFlow od Google zvýšit úroveň abstrakce při vývoji modelů strojového učení (např. nahrazením kódování konfigurací)?
- Je správné, že pokud je datový soubor velký, potřebuje méně hodnocení, což znamená, že část datového souboru použitého pro vyhodnocení může být snížena se zvětšující se velikostí datového souboru?
- Lze jednoduše ovládat (přidáním a odebráním) počet vrstev a počet uzlů v jednotlivých vrstvách změnou pole dodávaného jako skrytý argument hluboké neuronové sítě (DNN)?
- Jak poznat, že je modelka přetažená?
- Co jsou neuronové sítě a hluboké neuronové sítě?
- Proč se hluboké neuronové sítě nazývají hluboké?
- Jaké jsou výhody a nevýhody přidání více uzlů do DNN?
- Jaké jsou některé nevýhody používání hlubokých neuronových sítí ve srovnání s lineárními modely?
- Jaké další parametry lze upravit v klasifikátoru DNN a jak přispívají k doladění hluboké neuronové sítě?
Zobrazit další otázky a odpovědi v Hluboké neuronové sítě a odhady