Problemet med forsvinnende gradient er en utfordring som oppstår i trening av dype nevrale nettverk, spesielt i sammenheng med gradientbaserte optimaliseringsalgoritmer. Det refererer til spørsmålet om eksponentielt avtagende gradienter når de forplanter seg bakover gjennom lagene i et dypt nettverk under læringsprosessen. Dette fenomenet kan i betydelig grad hindre nettverkets konvergens og hindre dets evne til å lære komplekse mønstre og representasjoner.
For å forstå problemet med forsvinnende gradient, la oss først diskutere tilbakepropageringsalgoritmen, som vanligvis brukes til å trene dype nevrale nettverk. Under foroverpasseringen mates inndata gjennom nettverket, og aktiveringer beregnes suksessivt i hvert lag. Den resulterende utgangen sammenlignes deretter med den ønskede utgangen, og en feil beregnes. I den påfølgende bakovergangen forplantes feilen tilbake gjennom lagene, og gradienter beregnes med hensyn til nettverksparameterne ved å bruke kjederegningen.
Gradientene representerer retningen og størrelsen på endringene som må gjøres i nettverksparametrene for å redusere feilen. De brukes til å oppdatere parametrene ved hjelp av en optimaliseringsalgoritme som stokastisk gradientnedstigning (SGD). Men i dype nettverk kan gradientene bli svært små ettersom de multipliseres med vektene og føres gjennom aktiveringsfunksjonene i hvert lag under tilbakepropageringsprosessen.
Problemet med forsvinnende gradient oppstår når gradientene blir ekstremt små, og nærmer seg null, når de forplanter seg bakover gjennom nettverket. Dette skjer fordi gradientene multipliseres med vektene til hvert lag, og hvis disse vektene er mindre enn ett, krymper gradientene eksponentielt med hvert lag. Følgelig blir oppdateringene til parameterne ubetydelige, og nettverket klarer ikke å lære meningsfulle representasjoner.
For å illustrere dette problemet bør du vurdere et dypt nevralt nettverk med mange lag. Når gradientene forplanter seg bakover, kan de bli så små at de effektivt forsvinner før de når de tidligere lagene. Som et resultat mottar de tidligere lagene lite eller ingen informasjon om feilen, og parametrene deres forblir stort sett uendret. Dette begrenser nettverkets evne til å fange opp komplekse avhengigheter og hierarkier i dataene.
Problemet med forsvinnende gradient er spesielt problematisk i dype nevrale nettverk med tilbakevendende tilkoblinger, for eksempel tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) eller langtidsminne (LSTM) nettverk. Disse nettverkene har tilbakemeldingsforbindelser som gjør at informasjon kan lagres og forplantes over tid. Imidlertid kan de forsvinnende gradientene føre til at nettverkene sliter med å lære langsiktige avhengigheter, ettersom gradientene avtar raskt over tidstrinn.
Flere teknikker er utviklet for å dempe problemet med forsvinnende gradient. En tilnærming er å bruke aktiveringsfunksjoner som ikke lider av metning, for eksempel den utrettede lineære enheten (ReLU). ReLU har en konstant gradient for positive innganger, noe som bidrar til å lindre problemet med forsvinnende gradient. En annen teknikk er å bruke hoppforbindelser, for eksempel i gjenværende nettverk (ResNets), som lar gradienter omgå visse lag og flyte lettere gjennom nettverket.
I tillegg kan gradientklipp brukes for å forhindre at gradienter blir for store eller for små. Dette innebærer å sette en terskel og skalere gradientene hvis de overskrider denne terskelen. Ved å begrense størrelsen på gradientene, kan gradientklipping bidra til å lindre problemet med forsvinnende gradient.
Problemet med forsvinnende gradient er en utfordring som oppstår i trening av dype nevrale nettverk. Det oppstår når gradientene avtar eksponentielt når de forplanter seg bakover gjennom lagene i nettverket, noe som fører til langsom konvergens og vanskeligheter med å lære komplekse mønstre og representasjoner. Ulike teknikker, for eksempel bruk av ikke-mettende aktiveringsfunksjoner, hopp over tilkoblinger og gradientklipping, kan brukes for å redusere dette problemet.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Dype nevrale nettverk og estimatorer:
- Kan dyp læring tolkes som å definere og trene en modell basert på et dypt nevralt nettverk (DNN)?
- Gjør Googles TensorFlow-rammeverk mulig å øke abstraksjonsnivået i utviklingen av maskinlæringsmodeller (f.eks. ved å erstatte koding med konfigurasjon)?
- Er det riktig at hvis datasettet er stort trenger man mindre evaluering, noe som betyr at andelen av datasettet som brukes til evaluering kan reduseres med økt størrelse på datasettet?
- Kan man enkelt kontrollere (ved å legge til og fjerne) antall lag og antall noder i individuelle lag ved å endre matrisen som leveres som det skjulte argumentet til det dype nevrale nettverket (DNN)?
- Hvordan gjenkjenne at modellen er overmontert?
- Hva er nevrale nettverk og dype nevrale nettverk?
- Hvorfor kalles dype nevrale nettverk dype?
- Hva er fordelene og ulempene ved å legge til flere noder til DNN?
- Hva er noen av ulempene ved å bruke dype nevrale nettverk sammenlignet med lineære modeller?
- Hvilke ekstra parametere kan tilpasses i DNN-klassifikatoren, og hvordan bidrar de til å finjustere det dype nevrale nettverket?
Se flere spørsmål og svar i Deep neurale nettverk og estimatorer