Праблема знікаючага градыенту - гэта праблема, якая ўзнікае пры навучанні глыбокіх нейронавых сетак, асабліва ў кантэксце алгарытмаў аптымізацыі на аснове градыентаў. Гэта адносіцца да праблемы экспанентнага змяншэння градыентаў, калі яны распаўсюджваюцца назад праз пласты глыбокай сеткі падчас працэсу навучання. Гэта з'ява можа значна перашкаджаць канвергенцыі сеткі і перашкаджаць яе здольнасці вывучаць складаныя шаблоны і ўяўленні.
Каб зразумець праблему знікаючага градыенту, давайце спачатку абмяркуем алгарытм зваротнага распаўсюджвання, які звычайна выкарыстоўваецца для навучання глыбокіх нейронавых сетак. Падчас праходжання наперад ўваходныя даныя перадаюцца праз сетку, а актывацыі паслядоўна вылічаюцца на кожным узроўні. Затым атрыманы вынік параўноўваецца з жаданым выхадам і вылічваецца памылка. У наступным зваротным праходзе памылка распаўсюджваецца назад праз пласты, і градыенты вылічаюцца адносна параметраў сеткі з выкарыстаннем ланцуговага правіла вылічэння.
Градыенты ўяўляюць кірунак і велічыню змяненняў, якія неабходна ўнесці ў параметры сеткі, каб паменшыць памылку. Яны выкарыстоўваюцца для абнаўлення параметраў з дапамогай алгарытму аптымізацыі, напрыклад, стахастычнага градыентнага спуску (SGD). Аднак у глыбокіх сетках градыенты могуць стаць вельмі малымі, калі яны памнажаюцца на вагі і праходзяць праз функцыі актывацыі ў кожным слоі ў працэсе зваротнага распаўсюджвання.
Праблема знікнення градыенту ўзнікае, калі градыенты становяцца надзвычай малымі, набліжаючыся да нуля, калі яны распаўсюджваюцца ў зваротным кірунку па сетцы. Гэта адбываецца таму, што градыенты памнажаюцца на вагі кожнага пласта, і калі гэтыя вагі менш за адзінку, градыенты экспанентна скарачаюцца з кожным пластом. Такім чынам, абнаўленні параметраў становяцца нязначнымі, і сетка не можа даведацца значныя ўяўленні.
Каб праілюстраваць гэтую праблему, разгледзім глыбокую нейронавую сетку з многімі слаямі. Калі градыенты распаўсюджваюцца назад, яны могуць стаць настолькі малымі, што фактычна знікнуць, не дасягнуўшы папярэдніх слаёў. У выніку папярэднія ўзроўні практычна не атрымліваюць інфармацыі аб памылцы, а іх параметры застаюцца ў асноўным нязменнымі. Гэта абмяжоўвае здольнасць сеткі фіксаваць складаныя залежнасці і іерархіі ў дадзеных.
Праблема знікаючага градыенту асабліва праблематычная ў глыбокіх нейронавых сетках з перыядычнымі злучэннямі, такімі як рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN) або сеткі доўгай кароткачасовай памяці (LSTM). Гэтыя сеткі маюць зваротную сувязь, якая дазваляе захоўваць і распаўсюджваць інфармацыю з цягам часу. Аднак знікаючыя градыенты могуць прывесці да таго, што сеткі будуць змагацца з вывучэннем доўгатэрміновых залежнасцей, паколькі градыенты хутка памяншаюцца з цягам часу.
Было распрацавана некалькі метадаў, каб змякчыць праблему знікаючага градыенту. Адзін з падыходаў заключаецца ў выкарыстанні функцый актывацыі, якія не пакутуюць ад насычэння, такіх як выпрамленая лінейная адзінка (ReLU). ReLU мае пастаянны градыент для станоўчых уводаў, што дапамагае палегчыць праблему знікнення градыенту. Іншая тэхніка заключаецца ў выкарыстанні прапускаючых злучэнняў, напрыклад, у рэшткавых сетках (ResNets), якія дазваляюць градыентам абыходзіць пэўныя пласты і прасцей праходзіць праз сетку.
Акрамя таго, можна прымяніць абразанне градыентаў, каб градыенты не станавіліся занадта вялікімі або занадта малымі. Гэта прадугледжвае ўстанаўленне парогавага значэння і змяненне маштабу градыентаў, калі яны перавышаюць гэты парог. Абмяжоўваючы велічыню градыентаў, абразанне градыенту можа дапамагчы аблегчыць праблему знікнення градыенту.
Праблема знікаючага градыенту - гэта праблема, якая ўзнікае пры навучанні глыбокіх нейронавых сетак. Гэта адбываецца, калі градыенты памяншаюцца ў геаметрычнай прагрэсіі па меры зваротнага распаўсюджвання праз пласты сеткі, што прыводзіць да павольнай канвергенцыі і цяжкасцей у вывучэнні складаных шаблонаў і ўяўленняў. Розныя метады, такія як выкарыстанне ненасычаных функцый актывацыі, пропуск злучэнняў і градыентнае адсячэнне, могуць быць выкарыстаны для змякчэння гэтай праблемы.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Глыбокія нейронныя сеткі і ацэншчыкі:
- Ці можна інтэрпрэтаваць глыбокае навучанне як вызначэнне і навучанне мадэлі на аснове глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
- Ці дазваляе структура Google TensorFlow павысіць узровень абстракцыі пры распрацоўцы мадэляў машыннага навучання (напрыклад, з заменай кадавання канфігурацыяй)?
- Ці правільна, што калі набор даных вялікі, трэба менш ацэнак, што азначае, што доля набору даных, якая выкарыстоўваецца для ацэнкі, можа быць зменшана з павелічэннем памеру набору даных?
- Ці можна лёгка кантраляваць (дадаючы і выдаляючы) колькасць слаёў і колькасць вузлоў у асобных слаях, змяняючы масіў, які падаецца ў якасці схаванага аргумента глыбокай нейронавай сеткі (DNN)?
- Як распазнаць, што мадэль пераабраная?
- Што такое нейронныя сеткі і глыбокія нейронныя сеткі?
- Чаму глыбокія нейронавыя сеткі называюцца глыбокімі?
- Якія перавагі і недахопы дадання большай колькасці вузлоў у DNN?
- Якія некаторыя недахопы выкарыстання глыбокіх нейронавых сетак у параўнанні з лінейнымі мадэлямі?
- Якія дадатковыя параметры можна наладзіць у класіфікатары DNN і як яны спрыяюць тонкай наладзе глыбокай нейронавай сеткі?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Глыбокія нейронныя сеткі і ацэншчыкі".