Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Gradientin katoaminen ja gradientin räjähdys ovat yleisiä syvän oppimisen ongelmiaKun backpropagation-algoritmi suorittaa painopäivityksen . Seuraavassa on yksityiskohtainen analyysi näiden kahden ongelman syistä:

1. Gradientin katoamisen syyt

1. syvä verkkorakenne：
   • kunLiian monta hermoverkkokerrosta, gradientti kulkee läpiUseita ajoja toimia.josKunkin kerroksen gradientti on pienempi kuin 1(Esimerkiksi sigmoidifunktion derivaatta on useimmissa tapauksissa pienempi kuin 0,25), sittenKun kerrosten lukumäärä kasvaa, gradientin arvo pienenee nopeasti eksponentiaalisesti lähelle 0:ta, jolloin gradientti katoaa.
2. Virheellinen aktivointitoiminto：
   • jonkin verranaktivointitoimintoDerivaatat (kuten sigmoid ja tanh) tulevat hyvin pieniksi, kun syöttöarvo on kaukana origosta, mikä saa gradientin arvon pienenemään nopeasti takaisin leviämisen aikana, jolloin gradientti katoaa.
3. Painojen virheellinen alustus：
   • josVerkon painon alustusarvo on liian pieni, voi myös aiheuttaa sen, että gradientin arvo on liian pieni takaisin etenemisprosessin aikana, mikä voi saada gradientin katoamaan.

2. Gradientin räjähdyksen syyt

1. syvä verkkorakenne：
   • Samanlainen kuin katoava gradientti,syvä verkkorakenne Se voi myös johtaa gradientin räjähdykseen.Kuitenkin tässä tapauksessa gradientit takaisin leviämisen aikana menevät läpiUseita ajojaoperaatio jaKunkin kerroksen gradientti on suurempi kuin 1, sitten kun kerrosten lukumäärä kasvaa, gradientin arvo kasvaa eksponentiaalisesti erittäin suureksi, mikä aiheuttaa gradientin räjähdyksen.
2. Virheellinen aktivointitoiminto：
   • Vaikka aktivointitoiminto itsessään ei välttämättä johda suoraan räjähtäviin gradientteihin, joissain tapauksissa (kuten käyttämälläReLU aktivointitoimintoja syöttöarvo on edelleen positiivinen), gradientti voi pysyä samana tai jatkaa kasvuaan, mikä lisää gradientin räjähdyksen riskiä.
3. Painojen virheellinen alustus：
   • josVerkon painon alustusarvo on liian suuri, sitten takaisinetenemisprosessin aikana gradientin arvo voi nopeasti kasvaa erittäin suureksi, mikä saa gradientin räjähtämään.

3. Perimmäinen syy

Kadonneet ja räjähtävät gradientitPerimmäinen syy piilee backpropagation-algoritmin puutteissa . Syväverkoissa eri kerrokset oppivat hyvin eri nopeuksilla.Se osoittaa, että verkon lähdön lähellä oleva kerros oppii erittäin hyvin, kun taas tuloa lähellä oleva kerros oppii hyvin hitaasti.，Joskus jopa pitkän harjoittelun jälkeen ensimmäisten kerrosten painot ovat lähes samat kuin alussa satunnaisesti alustetut. .Tämä johtuu pääasiassa siitäGradienttien kumulatiivinen kertomisvaikutus takaisin leviämisen aikanaaiheuttanut.

4. Ratkaisu

Kadonvien ja räjähtävien gradienttiongelmien ratkaisemiseksi voidaan omaksua joitain seuraavista strategioista:

1. Valitse sopiva aktivointitoiminto：
   • käyttääAktivointitoiminnot, kuten ReLU ja Leaky ReLU, näiden funktioiden derivaatat ovat useimmissa tapauksissa suurempia kuin 0, mikä voi tehokkaasti lievittää katoavan gradientin ongelmaa.
2. Kohtuullinen painon alustus：
   • käyttääXavier, Hänja muut alustusmenetelmätSäädä painon alustusalue automaattisesti verkkokerrosten lukumäärän mukaan, mikä vähentää gradientin katoamisen ja gradientin räjähdyksen riskiä.
3. Käytä eränormalisointia：
   • BN-kerros voiKunkin kerroksen syöttö normalisoidaan, jotta kunkin kerroksen tulojakauma pysyy yhtenäisenä, mikä vähentää gradientin katoamisen ja gradientin räjähdyksen riskiä.
4. Jäljellä oleva verkko (ResNet)：
   • kulkeaOta käyttöön poikkikerrosliitosrakenne, jäännösverkko voi ollaSyvennä verkkokerrosten määrää samalla kun vähennät katoavaa gradienttiongelmaa。
5. gradienttisato：
   • Gradientin päivitysprosessin aikana, josLiukuväriarvo on liian suuri ja sitä voidaan leikata, estääksesi gradienttiräjähdyksen.
6. käyttääSopivampi optimoija：
   • KutenOptimoijat, kuten Adam, voivat säätää oppimisnopeutta automaattisesti, ja suorittaa parametrien päivitykset gradientin ensimmäisen ja toisen hetken perusteella, mikä vähentää gradientin katoamisen ja gradientin räjähdyksen riskiä.