Technologieaustausch

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Das Verschwinden von Gradienten und die Explosion von Gradienten sind häufige Probleme beim Deep Learning. Sie treten hauptsächlich während des Trainingsprozesses neuronaler Netze auf, insbesondere bei der VerwendungWenn der Backpropagation-Algorithmus eine Gewichtsaktualisierung durchführt . Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Analyse der Ursachen dieser beiden Probleme:

1. Gründe für das Verschwinden des Gradienten

1. tiefe Netzwerkstruktur：
   • WannZu viele neuronale Netzwerkschichten, der Farbverlauf wird durchlaufenMehrere Fahrten arbeiten.WennDer Gradient jeder Ebene beträgt weniger als 1(Zum Beispiel beträgt die Ableitung der Sigmoidfunktion in den meisten Fällen weniger als 0,25).Wenn die Anzahl der Schichten zunimmt, sinkt der Gradientenwert schnell exponentiell nahe 0, wodurch der Gradient verschwindet.
2. Ungeeignete Aktivierungsfunktion：
   • mancheAktivierungsfunktionDie Ableitungen (wie Sigmoid und Tanh) werden sehr klein, wenn der Eingabewert weit vom Ursprung entfernt ist, was dazu führt, dass der Gradientenwert während der Rückausbreitung schnell abnimmt und der Gradient verschwindet.
3. Unsachgemäße Initialisierung der Gewichte：
   • WennDer Initialisierungswert der Netzwerkgewichtung ist zu klein, kann auch dazu führen, dass der Gradientenwert während des Rückausbreitungsprozesses zu klein ist, was dazu führen kann, dass der Gradient verschwindet.

2. Ursachen der Gradientenexplosion

1. tiefe Netzwerkstruktur：
   • Ähnlich wie beim verschwindenden Gradienten,tiefe Netzwerkstruktur Es kann auch zu einer Gradientenexplosion führen.In diesem Fall gehen jedoch die Gradienten während der Rückausbreitung durchMehrere FahrtenBetrieb undDer Gradient jeder Ebene ist größer als 1Wenn die Anzahl der Schichten zunimmt, steigt der Gradientenwert exponentiell auf einen sehr großen Wert an, was zu einer Gradientenexplosion führt.
2. Ungeeignete Aktivierungsfunktion：
   • Während die Aktivierungsfunktion selbst nicht unbedingt direkt zu explodierenden Farbverläufen führt, kann es in einigen Fällen (z. B. bei der Verwendung vonReLU-Aktivierungsfunktionund der Eingabewert weiterhin positiv ist), kann der Gradient gleich bleiben oder weiter ansteigen, wodurch sich das Risiko einer Gradientenexplosion erhöht.
3. Unsachgemäße Initialisierung der Gewichte：
   • WennDer Initialisierungswert des Netzwerkgewichts ist zu groß, dann kann der Gradientenwert während des Backpropagation-Prozesses schnell auf einen sehr großen Wert ansteigen, was zu einer Explosion des Gradienten führt.

3. Grundursache

Verschwindende und explodierende FarbverläufeDer Hauptgrund liegt in den Mängeln des Backpropagation-Algorithmus . In tiefen Netzwerken lernen verschiedene Schichten mit sehr unterschiedlichen Geschwindigkeiten.Es zeigt, dass die Schicht in der Nähe des Ausgangs im Netzwerk sehr gut lernt, während die Schicht in der Nähe des Eingangs sehr langsam lernt.，Manchmal sind die Gewichte der ersten paar Schichten auch nach längerem Training fast die gleichen wie die, die zu Beginn zufällig initialisiert wurden. .Das liegt vor allem daranKumulativer Multiplikationseffekt von Gradienten während der Backpropagationverursacht.

4. Lösung

Um die Probleme verschwindender und explodierender Gradienten zu lösen, können einige der folgenden Strategien angewendet werden:

1. Wählen Sie eine geeignete Aktivierungsfunktion：
   • verwendenAktivierungsfunktionen wie ReLU und Leaky ReLUDie Ableitungen dieser Funktionen sind in den meisten Fällen größer als 0, was das Problem des verschwindenden Gradienten wirksam lindern kann.
2. Angemessene Gewichtsinitialisierung：
   • verwendenXavier, Erund andere Initialisierungsmethoden könnenPassen Sie den Bereich der Gewichtsinitialisierung automatisch entsprechend der Anzahl der Netzwerkschichten anDadurch wird das Risiko eines Gradientenverschwindens und einer Gradientenexplosion verringert.
3. Verwenden Sie die Batch-Normalisierung：
   • Die BN-Schicht kannDie Eingabe jeder Ebene ist normalisiert, sodass die Eingabeverteilung jeder Ebene konsistent bleibt und dadurch das Risiko des Verschwindens des Gradienten und der Gradientenexplosion verringert wird.
4. Restnetzwerk (ResNet)：
   • passierenEinführung einer schichtübergreifenden Verbindungsstruktur, das Restnetzwerk kann seinErhöhen Sie die Anzahl der Netzwerkschichten und lindern Sie gleichzeitig das Problem des verschwindenden Gradienten。
5. Farbverlaufsernte：
   • Während des Verlaufsaktualisierungsprozesses, wennDer Gradientenwert ist zu groß und kann abgeschnitten werden, um das Auftreten einer Gradientenexplosion zu verhindern.
6. verwendenEin besser geeigneter Optimierer：
   • wieOptimierer wie Adam können die Lernrate automatisch anpassen, und führen Sie Parameteraktualisierungen basierend auf dem ersten und zweiten Moment des Gradienten durch, wodurch das Risiko eines Gradientenverschwindens und einer Gradientenexplosion verringert wird.