Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Yhteenveto

Tässä artikkelissa tarkastellaan kattavasti syväoppimisen aktivointitoimintojen kehitystä varhaisista Sigmoid- ja Tanh-funktioista laajalti käytettyihin ReLU-sarjoihin ja äskettäin ehdotettuihin uusiin aktivointitoimintoihin, kuten Swish, Mish ja GeLU. Suoritetaan syvällinen analyysi erilaisten aktivointifunktioiden matemaattisista lausekkeista, ominaisuuksista, eduista, rajoituksista ja sovelluksista tyypillisissä malleissa. Tämä artikkeli käsittelee systemaattisen vertailevan analyysin avulla suunnittelun periaatteita, suorituskyvyn arviointistandardeja ja aktivointitoimintojen mahdollisia tulevaisuuden kehityssuuntia sekä antaa teoreettista ohjausta syväoppimismallien optimointiin ja suunnitteluun.

1. Esittely

Aktivointitoiminto on hermoverkkojen avainkomponentti, joka tuo epälineaarisia ominaisuuksia hermosolujen ulostuloon, jolloin hermoverkot voivat oppia ja edustaa monimutkaisia ​​epälineaarisia kartoituksia. Ilman aktivointifunktiota, riippumatta siitä, kuinka syvä neuroverkko on, se voi olennaisesti edustaa vain lineaarisia muunnoksia, mikä rajoittaa suuresti verkon ilmaisukykyä.
Syväoppimisen nopean kehityksen myötä aktivointitoimintojen suunnittelusta ja valinnasta on tullut tärkeitä mallin suorituskykyyn vaikuttavia tekijöitä. Eri aktivointifunktioilla on erilaiset ominaisuudet, kuten gradientin juoksevuus, laskennallinen monimutkaisuus, epälineaarisuuden aste jne. Nämä ominaisuudet vaikuttavat suoraan hermoverkon koulutustehokkuuteen, konvergenssinopeuteen ja lopulliseen suorituskykyyn.
Tämän artikkelin tavoitteena on tarkastella kattavasti aktivointitoimintojen kehitystä, analysoida syvällisesti eri aktivointitoimintojen ominaisuuksia ja tutkia niiden soveltamista nykyaikaisissa syväoppimismalleissa. Keskustelemme seuraavista näkökohdista:

1. Klassiset aktivointitoiminnot: mukaan lukien varhaiset yleisesti käytetyt aktivointitoiminnot, kuten Sigmoid ja Tanh.
2. ReLU ja sen versiot: mukaan lukien ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ELU jne.
3. Uudet aktivointitoiminnot: äskettäin ehdotetut toiminnot, kuten Swish, Mish ja GeLU.
4. Erikoiskäyttöiset aktivointitoiminnot: kuten Softmax, Maxout jne.
5. Aktivointitoimintojen vertailu ja valinta: Keskustele aktivointitoimintojen valintastrategioista eri skenaarioissa.
6. Tulevaisuuden näkymät: Tutustu aktivointitoimintojen tutkimuksen mahdollisiin kehityssuuntiin.

Tämän systemaattisen katsauksen ja analyysin avulla toivomme tarjoavamme kattavan referenssin tutkijoille ja alan ammattilaisille, jotta he voivat valita ja käyttää aktivointitoimintoja paremmin syvän oppimismallin suunnittelussa.

2. Klassinen aktivointitoiminto

2.1 Sigmoid-toiminto

Sigmoid-funktio on yksi varhaisimmista laajalti käytetyistä aktivointifunktioista, ja sen matemaattinen ilmaisu on:
$\sigma (x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$

Ominaisuudet ja Edut:

1. Lähtöalue on rajoitettu: Sigmoid-funktion lähtöalue on välillä (0, 1), mikä tekee siitä erityisen sopivan todennäköisyysongelmien käsittelyyn.
2. Tasainen ja erottuva: Toiminto on tasainen ja eriytettävissä koko alueella, mikä on hyödyllistä gradientin laskeutumisalgoritmin soveltamisessa.
3. Selittävä: Tulos voidaan tulkita todennäköisyyksiksi, mikä sopii erityisen hyvin binääriluokitteluongelmien tuloskerrokseen.

Haitat ja rajoitukset:

1. katoava gradienttiongelma: Kun syötearvo on suuri tai pieni, gradientti on lähellä nollaa, mikä voi johtaa katoavaan gradienttiongelmaan syväverkoissa.
2. Lähtö nollasta poikkeava keskipiste: Sigmoidin tulos on kaikki positiivinen, mikä saattaa saada seuraavan kerroksen neuronien syötteen aina positiiviseksi, mikä vaikuttaa mallin konvergenssinopeuteen.
3. Laskennallinen monimutkaisuus: Sisältää eksponentiaalisia operaatioita, ja laskennallinen monimutkaisuus on suhteellisen korkea.

Sovellettava kohtaus:

1. Varhaiset matalat neuroverkot.
2. Tulostuskerros binääriluokitteluongelmille.
3. Skenaariot, joissa tulos on rajoitettava alueelle (0, 1).

Vertailu muihin toimintoihin:

Verrattuna myöhemmin ilmestyneisiin ReLU:n kaltaisiin toimintoihin, Sigmoidin käyttö syväverkoissa on ollut suuresti rajoitettua lähinnä sen katoavan gradienttiongelman vuoksi. Joissakin erityistehtävissä (kuten binääriluokituksessa) sigmoidi on kuitenkin edelleen tehokas valinta.

2.2 Tanh-toiminto

Tanh-funktiota (hyperbolinen tangentti) voidaan pitää sigmoidifunktion paranneltu versiona, ja sen matemaattinen lauseke on:
$\tanh (x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$

Ominaisuudet ja Edut:

1. nolla keskilähtöä: Tanh-funktion lähtöalue on välillä (-1, 1), mikä ratkaisee Sigmoidin nollasta poikkeavan keskipisteen ongelman.
2. Vahvempi gradientti: Alueilla, joilla syöte on lähellä nollaa, Tanh-funktion gradientti on suurempi kuin Sigmoid-funktion, mikä nopeuttaa oppimista.
3. Tasainen ja erottuva: Kuten Sigmoid, Tanh on myös sileä ja erottuva.

Haitat ja rajoitukset:

1. katoava gradienttiongelma: Vaikka Tanh on parannettu Sigmoidiin verrattuna, siinä on edelleen ongelma, että kaltevuus katoaa, kun syöttöarvo on suuri tai pieni.
2. Laskennallinen monimutkaisuus: Kuten Sigmoid, Tanh sisältää myös eksponentiaalisia operaatioita ja sen laskennallinen monimutkaisuus on korkea.

Sovellettava kohtaus:

1. Parempi kuin Sigmoid skenaarioissa, joissa vaaditaan nollakeskitetty tulos.
2. Käytetään usein toistuvissa hermoverkoissa (RNN) ja pitkäkestoisissa lyhytaikaisissa muistiverkoissa (LSTM).
3. Käytetään joissakin skenaarioissa, joissa normalisoitu tulos on tärkeä.

Parantaminen ja vertailu:

Tanh-toimintoa voidaan pitää Sigmoid-toiminnon paranneltua versiota. Suurin parannus on lähdön nollakeskittäminen. Tämän ominaisuuden ansiosta Tanh toimii paremmin kuin Sigmoid monissa tilanteissa, erityisesti syväverkoissa. Verrattuna myöhemmin ilmestyneisiin ReLU:n kaltaisiin toimintoihin, Tanhilla on kuitenkin edelleen gradientin katoamisongelma, mikä voi vaikuttaa mallin suorituskykyyn erittäin syvissä verkoissa.
Kaksi klassista aktivointitoimintoa, Sigmoid ja Tanh, olivat tärkeässä roolissa syvän oppimisen alkuaikoina, ja niiden ominaisuudet ja rajoitukset edistivät myös myöhempien aktivointitoimintojen kehittymistä. Vaikka ne on korvattu päivitetyillä aktivointitoiminnoilla monissa skenaarioissa, niillä on edelleen ainutlaatuinen sovellusarvo tietyissä tehtävissä ja verkkorakenteissa.

3. ReLU ja sen muunnelmat

3.1 ReLU (Recified Linear Unit)

ReLU-toiminnon ehdotus on tärkeä virstanpylväs aktivointitoimintojen kehittämisessä. Sen matemaattinen lauseke on yksinkertainen:
$\text{ReLU}(x)=\max (0,x)$

Ominaisuudet ja Edut:

1. Laskenta on yksinkertainen: ReLU:n laskennallinen monimutkaisuus on paljon pienempi kuin Sigmoidin ja Tanhin, mikä on hyödyllistä verkkokoulutuksen nopeuttamisessa.
2. Lievennysgradientti katoaa: Positiiviselle syötteelle ReLU:n gradientti on aina 1, mikä lievittää tehokkaasti katoavaa gradienttiongelmaa syväverkoissa.
3. harvinainen aktivointi: ReLU voi tehdä osan hermosolujen lähdöstä 0, mikä johtaa verkon harvaan ilmenemiseen, mikä on hyödyllistä tietyissä tehtävissä.
4. biologinen selitys: ReLU:n yksipuoliset esto-ominaisuudet ovat samanlaisia ​​kuin biologisten hermosolujen käyttäytyminen.

Haitat ja rajoitukset:

1. "Dead ReLU" -ongelma: Kun syöte on negatiivinen, gradientti on nolla, mikä voi johtaa hermosolun pysyvään deaktivoitumiseen.
2. nollasta poikkeava keskilähtö: ReLU:n lähdöt ovat kaikki ei-negatiivisia arvoja, jotka voivat vaikuttaa seuraavan kerroksen oppimisprosessiin.

Sovellettava kohtaus:

1. Käytetään laajasti syväkonvoluutiohermoverkoissa (kuten ResNet, VGG).
2. Sopii useimpiin feedforward-hermoverkkoihin.

Vertailu muihin toimintoihin:

Sigmoidiin ja Tanhiin verrattuna ReLU:lla on merkittäviä etuja syväverkoissa, lähinnä harjoitusnopeuden ja gradientin katoamisen vähentämisen suhteen. Kuitenkin "kuollut ReLU" -ongelma on saanut tutkijat ehdottamaan erilaisia ​​parannettuja versioita.

3.2 Vuotava ReLU

ReLU:n "kuolema"-ongelman ratkaisemiseksi ehdotettiin Leaky ReLU:ta:
$\text{Vuotava ReLU}(x)=\{\begin{array}{ll}x,& \text{jos}x>0\\ \alpha x,& \text{jos}x\le 0\end{array}$
sisään,$\alpha$ on pieni positiivinen vakio, yleensä 0,01.

Ominaisuudet ja Edut:

1. Lievittää "kuollut ReLU" -ongelmaa: Säilytä pieni gradientti, kun syöte on negatiivinen, jotta vältetään neuronien täydellinen deaktivoituminen.
2. Säilytä ReLU:n edut: Säilytä lineaarisuus positiivisella puoliakselilla, laskenta on yksinkertainen ja se auttaa lievittämään gradientin katoamista.

Haitat ja rajoitukset:

1. Esittelyssä hyperparametrit：$\alpha$Arvojen valinta vaatii viritystä, mikä lisää mallin monimutkaisuutta.
2. nollasta poikkeava keskilähtö: Samoin kuin ReLU, lähtö ei vieläkään ole nollakeskitetty.

Sovellettava kohtaus:

1. Vaihtoehtona skenaarioissa, joissa ReLU toimii huonosti.
2. Käytetään tehtävissä, joissa negatiivista arvotietoa on säilytettävä.

3.3 PReLU (parametrinen ReLU)

PReLU on muunnos Leaky ReLU:sta, jossa negatiivisen puoliakselin kaltevuus on opittava parametri:
$\text{PReLU}(x)=\{\begin{array}{ll}x,& \text{jos}x>0\\ \alpha x,& \text{jos}x\le 0\end{array}$
tässä$\alpha$ ovat backpropagation kautta opittuja parametreja.

Ominaisuudet ja Edut:

1. adaptiivinen oppiminen: Sopivin negatiivinen puoliakselin kaltevuus voidaan oppia automaattisesti tietojen perusteella.
2. suorituskykypotentiaalia: Joissakin tehtävissä PReLU voi saavuttaa paremman suorituskyvyn kuin ReLU ja Leaky ReLU.

Haitat ja rajoitukset:

1. Lisää mallin monimutkaisuutta: Opittavien lisäparametrien käyttöönotto lisää mallin monimutkaisuutta.
2. Mahdollinen yliasennus: Joissakin tapauksissa voi johtaa ylisovitukseen, erityisesti pienissä tietosarjoissa.

Sovellettava kohtaus:

1. Syvälliset oppimistehtävät suurissa tietojoukoissa.
2. Skenaariot, jotka vaativat mukautuvia aktivointitoimintoja.

3.4 ELU (eksponentiaalinen lineaarinen yksikkö)

ELU yrittää yhdistää ReLU:n edut negatiivisten syötteiden käsittelyyn. Sen matemaattinen lauseke on:
$\text{ELU}(x)=$