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La disparition et l'explosion de gradient sont des problèmes courants dans l'apprentissage profond. Elles surviennent principalement lors du processus de formation des réseaux de neurones, en particulier lors de leur utilisation.Lorsque l'algorithme de rétropropagation effectue une mise à jour du poids . Voici une analyse détaillée des causes de ces deux problèmes :

1. Raisons de la disparition du gradient

1. structure de réseau profonde：
   • quandTrop de couches de réseau neuronal, le dégradé passera parPlusieurs manèges fonctionner.siLe dégradé de chaque couche est inférieur à 1(Par exemple, la dérivée de la fonction sigmoïde est inférieure à 0,25 dans la plupart des cas), alorsÀ mesure que le nombre de couches augmente, la valeur du dégradé diminue rapidement de façon exponentielle jusqu'à se rapprocher de 0, provoquant la disparition du dégradé.
2. Fonction d'activation inappropriée：
   • quelquesfonction d'activationLes dérivées (telles que sigmoïde et tanh) deviendront très petites lorsque la valeur d'entrée est éloignée de l'origine, ce qui entraînera une diminution rapide de la valeur du gradient lors de la rétropropagation, provoquant la disparition du gradient.
3. Mauvaise initialisation des poids：
   • siLa valeur d'initialisation du poids du réseau est trop petite, peut également rendre la valeur du gradient trop petite pendant le processus de rétro-propagation, ce qui peut entraîner la disparition du gradient.

2. Causes de l'explosion de gradient

1. structure de réseau profonde：
   • Semblable au dégradé qui disparaît,structure de réseau profonde Cela peut également conduire à une explosion de gradient.Cependant, dans ce cas, les gradients lors de la rétropropagation passent parPlusieurs manègesopération, etLe dégradé de chaque couche est supérieur à 1, puis à mesure que le nombre de couches augmente, la valeur du gradient augmentera de façon exponentielle jusqu'à une valeur très grande, provoquant une explosion du gradient.
2. Fonction d'activation inappropriée：
   • Bien que la fonction d'activation elle-même ne conduise pas nécessairement directement à des gradients explosifs, dans certains cas (comme l'utilisationFonction d'activation ReLUet la valeur d'entrée continue d'être positive), le gradient peut rester le même ou continuer à augmenter, augmentant ainsi le risque d'explosion du gradient.
3. Mauvaise initialisation des poids：
   • siLa valeur d'initialisation du poids du réseau est trop grande, puis pendant le processus de rétropropagation, la valeur du gradient peut rapidement augmenter jusqu'à atteindre une valeur très élevée, provoquant l'explosion du gradient.

3. Cause fondamentale

Dégradés qui disparaissent et explosentLa raison fondamentale réside dans les défauts de l’algorithme de rétropropagation. . Dans les réseaux profonds, différentes couches apprennent à des vitesses très différentes.Cela montre que la couche proche de la sortie dans le réseau apprend très bien, tandis que la couche proche de l'entrée apprend très lentement.，Parfois, même après un entraînement prolongé, les poids des premières couches sont presque les mêmes que ceux initialisés aléatoirement au début. .C'est principalement parce queEffet de multiplication cumulatif des gradients lors de la rétropropagationprovoqué.

4. Solutions

Afin de résoudre les problèmes de gradient disparaissant et explosif, certaines des stratégies suivantes peuvent être adoptées :

1. Choisissez une fonction d'activation appropriée：
   • utiliserFonctions d'activation telles que ReLU et Leaky ReLU, les dérivées de ces fonctions sont supérieures à 0 dans la plupart des cas, ce qui peut atténuer efficacement le problème du gradient de disparition.
2. Initialisation du poids raisonnable：
   • utiliserXavier, ilet d'autres méthodes d'initialisation.Ajustez automatiquement la plage d'initialisation du poids en fonction du nombre de couches du réseau, réduisant ainsi le risque de disparition du gradient et d'explosion du gradient.
3. Utiliser la normalisation par lots：
   • La couche BN peutL'entrée de chaque couche est normalisée, de sorte que la distribution d'entrée de chaque couche reste cohérente, réduisant ainsi le risque de disparition et d'explosion de gradient.
4. Réseau résiduel (ResNet)：
   • passerIntroduire une structure de connexion multicouche, le réseau résiduel peut êtreAugmenter le nombre de couches de réseau tout en atténuant le problème de disparition du gradient。
5. recadrage en dégradé：
   • Pendant le processus de mise à jour du dégradé, siLa valeur du dégradé est trop grande et peut être tronquée, pour éviter l'apparition d'une explosion de gradient.
6. utiliserUn optimiseur plus adapté：
   • commeLes optimiseurs tels qu'Adam peuvent ajuster automatiquement le taux d'apprentissage, et effectuer des mises à jour de paramètres sur la base des premier et deuxième moments du gradient, réduisant ainsi le risque de disparition et d'explosion de gradient.