Häivyttävä gradienttiongelma on haaste, joka nousee esiin syvien hermoverkkojen koulutuksessa, erityisesti gradienttipohjaisten optimointialgoritmien yhteydessä. Se viittaa eksponentiaalisesti väheneviin gradienteihin, kun ne etenevät taaksepäin syvän verkon kerrosten läpi oppimisprosessin aikana. Tämä ilmiö voi merkittävästi haitata verkon lähentymistä ja estää sen kykyä oppia monimutkaisia malleja ja esityksiä.
Ymmärtääksemme häviävän gradientin ongelman, keskustellaan ensin backpropagation-algoritmista, jota käytetään yleisesti syvien hermoverkkojen kouluttamiseen. Eteenpäin siirron aikana syötetiedot syötetään verkon kautta ja aktivaatiot lasketaan peräkkäin jokaisessa kerroksessa. Tuloksena olevaa lähtöä verrataan sitten haluttuun ulostuloon ja lasketaan virhe. Seuraavassa taaksepäin ajossa virhe levitetään takaisin kerrosten läpi ja gradientit lasketaan suhteessa verkkoparametreihin käyttämällä laskennan ketjusääntöä.
Gradientit edustavat niiden muutosten suuntaa ja suuruutta, jotka on tehtävä verkkoparametreihin virheen vähentämiseksi. Niitä käytetään parametrien päivittämiseen käyttämällä optimointialgoritmia, kuten stokastinen gradienttilasku (SGD). Syvissä verkoissa gradientit voivat kuitenkin tulla hyvin pieniksi, kun ne kerrotaan painoilla ja kuljetetaan aktivointitoimintojen läpi kussakin kerroksessa takaisinetenemisprosessin aikana.
Häivyttävä gradienttiongelma ilmenee, kun gradientit muuttuvat erittäin pieniksi ja lähestyvät nollaa, kun ne etenevät taaksepäin verkon läpi. Tämä johtuu siitä, että gradientit kerrotaan kunkin kerroksen painoilla, ja jos nämä painot ovat pienempiä kuin yksi, gradientit kutistuvat eksponentiaalisesti jokaisen kerroksen kanssa. Tämän seurauksena parametrien päivitykset muuttuvat merkityksettömiksi ja verkko ei opi mielekkäitä esityksiä.
Tämän ongelman havainnollistamiseksi harkitse syvää neuroverkkoa, jossa on monia kerroksia. Kun gradientit etenevät taaksepäin, ne voivat tulla niin pieniksi, että ne katoavat tehokkaasti ennen kuin saavuttavat aikaisemmat kerrokset. Tämän seurauksena aikaisemmat kerrokset saavat vain vähän tai ei ollenkaan tietoa virheestä, ja niiden parametrit pysyvät suurelta osin ennallaan. Tämä rajoittaa verkon kykyä siepata monimutkaisia riippuvuuksia ja hierarkioita tiedoissa.
Häivyttävä gradienttiongelma on erityisen ongelmallinen syvän neuroverkoissa, joissa on toistuvia yhteyksiä, kuten toistuvissa hermoverkoissa (RNN) tai pitkän lyhytaikaisen muistin (LSTM) verkoissa. Näissä verkoissa on palauteyhteydet, jotka mahdollistavat tiedon tallentamisen ja levittämisen ajan mittaan. Kuitenkin katoavat gradientit voivat saada verkot kamppailemaan pitkäaikaisten riippuvuuksien oppimisen kanssa, koska gradientit pienenevät nopeasti ajan myötä.
Useita tekniikoita on kehitetty lieventämään katoavaa gradienttiongelmaa. Eräs tapa on käyttää aktivointitoimintoja, jotka eivät kärsi kyllästymisestä, kuten rektifioitua lineaarista yksikköä (ReLU). ReLU:ssa on jatkuva gradientti positiivisille tuloille, mikä auttaa lievittämään katoavaa gradienttiongelmaa. Toinen tekniikka on käyttää ohitusyhteyksiä, kuten jäännösverkoissa (ResNets), jotka sallivat gradientien ohittaa tietyt kerrokset ja virrata helpommin verkon läpi.
Lisäksi liukuvärien leikkausta voidaan käyttää estämään liukuvärien muodostuminen liian suuriksi tai liian pieniksi. Tämä edellyttää kynnyksen asettamista ja gradientien skaalaamista uudelleen, jos ne ylittävät tämän kynnyksen. Liukuvärien suuruutta rajoittamalla gradientin leikkaaminen voi auttaa lievittämään katoavien liukuvärien ongelmaa.
Häivyttävä gradienttiongelma on haaste, joka nousee esiin syvien hermoverkkojen koulutuksessa. Se tapahtuu, kun gradientit pienenevät eksponentiaalisesti, kun ne etenevät taaksepäin verkon kerrosten läpi, mikä johtaa hitaaseen konvergenssiin ja vaikeuksiin monimutkaisten kuvioiden ja esitysten oppimisessa. Tämän ongelman lieventämiseksi voidaan käyttää erilaisia tekniikoita, kuten ei-kyllästäviä aktivointitoimintoja, ohitusyhteyksiä ja gradienttileikkaamista.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Syvät hermoverkot ja estimaattorit:
- Voidaanko syväoppiminen tulkita syvään hermoverkkoon (DNN) perustuvan mallin määrittelemiseksi ja opettamiseksi?
- Voiko Googlen TensorFlow-kehys nostaa abstraktiotasoa koneoppimismallien kehittämisessä (esim. koodaus korvaamalla konfiguraatiolla)?
- Pitääkö paikkansa, että jos aineisto on suuri, tarvitsee vähemmän arviointia, mikä tarkoittaa, että arvioinnissa käytettävän aineiston osaa voidaan pienentää aineiston koon kasvaessa?
- Voiko kerrosten lukumäärää ja solmujen määrää yksittäisissä kerroksissa helposti hallita (lisäämällä ja poistamalla) muuttamalla syvän hermoverkon (DNN) piiloargumenttina toimitettua taulukkoa?
- Mistä tunnistaa, että malli on yliasennettu?
- Mitä ovat hermoverkot ja syvät neuroverkot?
- Miksi syviä hermoverkkoja kutsutaan syväksi?
- Mitkä ovat solmujen lisäämisen edut ja haitat DNN:hen?
- Mitkä ovat syvien hermoverkkojen käytön haittoja lineaarisiin malleihin verrattuna?
- Mitä lisäparametreja voidaan mukauttaa DNN-luokittimessa, ja miten ne vaikuttavat syvän neuroverkon hienosäätöön?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia Deep neuroverkot ja estimaattorit -osiossa