Kaduva gradiendi probleem on väljakutse, mis tekib sügavate närvivõrkude treenimisel, eriti gradiendipõhiste optimeerimisalgoritmide kontekstis. See viitab eksponentsiaalselt kahanevate gradientide probleemile, kui need levivad õppeprotsessi ajal tagurpidi läbi sügava võrgu kihtide. See nähtus võib märkimisväärselt takistada võrgu konvergentsi ja takistada selle võimet õppida keerulisi mustreid ja esitusi.
Kaduva gradiendi probleemi mõistmiseks arutleme esmalt tagasilevimise algoritmi üle, mida tavaliselt kasutatakse sügavate närvivõrkude treenimiseks. Edasipääsu ajal edastatakse sisendandmed võrgu kaudu ja aktiveerimised arvutatakse järjestikku igas kihis. Seejärel võrreldakse saadud väljundit soovitud väljundiga ja arvutatakse viga. Järgmisel tagurpidi liikumisel levitatakse viga kihtide kaudu ja gradiendid arvutatakse võrguparameetrite suhtes, kasutades arvutuse ahelreeglit.
Gradiendid tähistavad tõrke vähendamiseks võrguparameetrites tehtavate muudatuste suunda ja ulatust. Neid kasutatakse parameetrite värskendamiseks optimeerimisalgoritmi, näiteks stohhastilise gradiendi laskumise (SGD) abil. Sügavates võrkudes võivad aga gradiendid muutuda väga väikeseks, kuna need korrutatakse kaaludega ja läbivad igas kihis olevad aktiveerimisfunktsioonid tagasilevimise käigus.
Kaduva gradiendi probleem ilmneb siis, kui gradiendid muutuvad võrgus tagurpidi levides äärmiselt väikeseks, lähenedes nullile. See juhtub seetõttu, et gradiendid korrutatakse iga kihi kaaluga ja kui need kaalud on väiksemad kui üks, kahanevad gradiendid iga kihiga eksponentsiaalselt. Järelikult muutuvad parameetrite värskendused tühiseks ja võrk ei õpi sisukaid esitusi.
Selle probleemi illustreerimiseks kaaluge sügavat mitmekihilist närvivõrku. Kui gradiendid levivad tagurpidi, võivad need muutuda nii väikeseks, et kaovad enne varasemate kihtideni jõudmist. Selle tulemusena saavad varasemad kihid vea kohta vähe või üldse mitte teavet ja nende parameetrid jäävad suures osas muutumatuks. See piirab võrgu võimet tabada andmete keerulisi sõltuvusi ja hierarhiaid.
Kaduva gradiendi probleem on eriti problemaatiline korduvate ühendustega sügavates närvivõrkudes, nagu korduvad närvivõrgud (RNN) või pika lühiajalise mälu (LSTM) võrgud. Nendel võrkudel on tagasisideühendused, mis võimaldavad teavet salvestada ja aja jooksul levitada. Kuid kaduvad gradiendid võivad põhjustada võrgustike võitlust pikaajaliste sõltuvuste õppimisega, kuna gradiendid vähenevad aja jooksul kiiresti.
Kaduva gradiendi probleemi leevendamiseks on välja töötatud mitu tehnikat. Üks lähenemisviis on kasutada aktiveerimisfunktsioone, mis ei kannata küllastumist, näiteks rektifikeeritud lineaarset ühikut (ReLU). ReLU-l on positiivsete sisendite jaoks pidev gradient, mis aitab leevendada kaduva gradiendi probleemi. Teine meetod on kasutada vahelejätmise ühendusi, näiteks jääkvõrkudes (ResNets), mis võimaldavad gradientidel teatud kihtidest mööda minna ja võrgu kaudu hõlpsamini voolata.
Lisaks saab rakendada gradientide lõikamist, et vältida gradientide liiga suureks või väikeseks muutumist. See hõlmab läve seadmist ja gradientide skaleerimist, kui need ületavad selle läve. Gradientide suurust piirates võib gradiendi lõikamine aidata leevendada kaduva gradiendi probleemi.
Kaduva gradiendi probleem on väljakutse, mis tekib sügavate närvivõrkude treenimisel. See ilmneb siis, kui gradiendid vähenevad eksponentsiaalselt, kui nad levivad tagurpidi läbi võrgu kihtide, mis põhjustab aeglast lähenemist ja raskusi keerukate mustrite ja esituste õppimisel. Selle probleemi leevendamiseks saab kasutada erinevaid tehnikaid, nagu näiteks mitteküllastavate aktiveerimisfunktsioonide kasutamine, ühenduste vahelejätmine ja gradiendi lõikamine.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Sügavad närvivõrgud ja hindajad:
- Kas süvaõpet saab tõlgendada kui sügaval närvivõrgul (DNN) põhineva mudeli määratlemist ja koolitamist?
- Kas Google'i TensorFlow raamistik võimaldab masinõppe mudelite arendamisel tõsta abstraktsioonitaset (nt kodeerimise asendamisel konfiguratsiooniga)?
- Kas on õige, et kui andmestik on suur, on vaja vähem hindamist, mis tähendab, et hindamiseks kasutatava andmestiku osa saab andmestiku suurendamisega vähendada?
- Kas kihtide arvu ja sõlmede arvu üksikutes kihtides saab hõlpsasti kontrollida (lisades ja eemaldades), muutes sügava närvivõrgu (DNN) peidetud argumendina esitatud massiivi?
- Kuidas ära tunda, et mudel on ülekomplekteeritud?
- Mis on närvivõrgud ja sügavad närvivõrgud?
- Miks nimetatakse sügavaid närvivõrke sügavaks?
- Millised on DNN-i sõlmede lisamise eelised ja puudused?
- Millised on sügavate närvivõrkude kasutamise puudused võrreldes lineaarsete mudelitega?
- Milliseid täiendavaid parameetreid saab DNN-i klassifikaatoris kohandada ja kuidas need aitavad kaasa sügava närvivõrgu peenhäälestamisele?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid sügavates närvivõrkudes ja hinnangutes