Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Περίληψη

Αυτό το άρθρο εξετάζει διεξοδικά την ανάπτυξη των συναρτήσεων ενεργοποίησης στη βαθιά εκμάθηση, από τις πρώιμες συναρτήσεις Sigmoid και Tanh, έως τις ευρέως χρησιμοποιούμενες σειρές ReLU, έως τις πρόσφατα προτεινόμενες νέες λειτουργίες ενεργοποίησης όπως Swish, Mish και GeLU. Διενεργείται μια εις βάθος ανάλυση των μαθηματικών εκφράσεων, χαρακτηριστικών, πλεονεκτημάτων, περιορισμών και εφαρμογών διαφόρων συναρτήσεων ενεργοποίησης σε τυπικά μοντέλα. Μέσω συστηματικής συγκριτικής ανάλυσης, αυτό το άρθρο συζητά τις αρχές σχεδιασμού, τα πρότυπα αξιολόγησης απόδοσης και πιθανές μελλοντικές κατευθύνσεις ανάπτυξης των συναρτήσεων ενεργοποίησης, παρέχοντας θεωρητική καθοδήγηση για τη βελτιστοποίηση και το σχεδιασμό μοντέλων βαθιάς μάθησης.

1. Εισαγωγή

Η συνάρτηση ενεργοποίησης είναι ένα βασικό στοιχείο στα νευρωνικά δίκτυα, το οποίο εισάγει μη γραμμικά χαρακτηριστικά στην έξοδο των νευρώνων, επιτρέποντας στα νευρωνικά δίκτυα να μαθαίνουν και να αναπαριστούν πολύπλοκες μη γραμμικές αντιστοιχίσεις. Χωρίς συνάρτηση ενεργοποίησης, ανεξάρτητα από το πόσο βαθύ είναι ένα νευρωνικό δίκτυο, μπορεί ουσιαστικά να αναπαραστήσει μόνο γραμμικούς μετασχηματισμούς, γεγονός που περιορίζει σε μεγάλο βαθμό την εκφραστική ικανότητα του δικτύου.
Με την ταχεία ανάπτυξη της βαθιάς μάθησης, ο σχεδιασμός και η επιλογή των λειτουργιών ενεργοποίησης έχουν γίνει σημαντικοί παράγοντες που επηρεάζουν την απόδοση του μοντέλου. Διαφορετικές συναρτήσεις ενεργοποίησης έχουν διαφορετικά χαρακτηριστικά, όπως ρευστότητα κλίσης, υπολογιστική πολυπλοκότητα, βαθμό μη γραμμικότητας κ.λπ. Αυτά τα χαρακτηριστικά επηρεάζουν άμεσα την αποτελεσματικότητα της εκπαίδευσης, την ταχύτητα σύγκλισης και την τελική απόδοση του νευρωνικού δικτύου.
Αυτό το άρθρο στοχεύει να εξετάσει διεξοδικά την εξέλιξη των συναρτήσεων ενεργοποίησης, να αναλύσει σε βάθος τα χαρακτηριστικά των διαφόρων συναρτήσεων ενεργοποίησης και να διερευνήσει την εφαρμογή τους σε σύγχρονα μοντέλα βαθιάς μάθησης. Θα συζητήσουμε τις ακόλουθες πτυχές:

1. Κλασικές λειτουργίες ενεργοποίησης: συμπεριλαμβανομένων των πρώιμων συνήθως χρησιμοποιούμενων συναρτήσεων ενεργοποίησης όπως το Sigmoid και το Tanh.
2. Το ReLU και οι παραλλαγές του: συμπεριλαμβανομένων των ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ELU, κ.λπ.
3. Νέες λειτουργίες ενεργοποίησης: λειτουργίες που προτάθηκαν πρόσφατα όπως Swish, Mish και GeLU.
4. Λειτουργίες ενεργοποίησης ειδικού σκοπού: όπως Softmax, Maxout κ.λπ.
5. Σύγκριση και επιλογή συναρτήσεων ενεργοποίησης: Συζητήστε τις στρατηγικές επιλογής συναρτήσεων ενεργοποίησης σε διαφορετικά σενάρια.
6. Future Outlook: Εξερευνήστε τις πιθανές κατευθύνσεις ανάπτυξης της έρευνας συναρτήσεων ενεργοποίησης.

Μέσω αυτής της συστηματικής ανασκόπησης και ανάλυσης, ελπίζουμε να παρέχουμε μια ολοκληρωμένη αναφορά σε ερευνητές και επαγγελματίες για να τους βοηθήσουμε να επιλέξουν και να χρησιμοποιήσουν καλύτερα τις λειτουργίες ενεργοποίησης στο σχεδιασμό μοντέλων βαθιάς μάθησης.

2. Κλασική λειτουργία ενεργοποίησης

2.1 Σιγμοειδής συνάρτηση

Η συνάρτηση Sigmoid είναι μια από τις πρώτες ευρέως χρησιμοποιούμενες συναρτήσεις ενεργοποίησης και η μαθηματική έκφρασή της είναι:
$\sigma ({\rm X})=\frac{1}{1+{\mu \iota }^{-{\rm X}}}$

Χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα:

1. Η περιοχή εξόδου είναι περιορισμένη: Το εύρος εξόδου της συνάρτησης Sigmoid είναι μεταξύ (0, 1), γεγονός που την καθιστά ιδιαίτερα κατάλληλη για την αντιμετώπιση προβλημάτων πιθανοτήτων.
2. Ομαλή και διαφοροποιήσιμη: Η συνάρτηση είναι ομαλή και διαφοροποιήσιμη σε όλο το πεδίο, κάτι που είναι ευεργετικό για την εφαρμογή του αλγορίθμου gradient descent.
3. Επεξηγηματικός: Η έξοδος μπορεί να ερμηνευθεί ως πιθανότητες, ιδιαίτερα κατάλληλη για το επίπεδο εξόδου των προβλημάτων δυαδικής ταξινόμησης.

Μειονεκτήματα και περιορισμοί:

1. εξαφανιζόμενο πρόβλημα κλίσης: Όταν η τιμή εισόδου είναι μεγάλη ή μικρή, η διαβάθμιση πλησιάζει το μηδέν, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει στο πρόβλημα εξαφάνισης της διαβάθμισης στα βαθιά δίκτυα.
2. Έξοδος μη μηδενικό κέντρο: Η έξοδος του Sigmoid είναι θετική, γεγονός που μπορεί να κάνει την είσοδο του νευρώνα στο επόμενο στρώμα να είναι πάντα θετική, επηρεάζοντας την ταχύτητα σύγκλισης του μοντέλου.
3. Υπολογιστική πολυπλοκότητα: Περιλαμβάνει εκθετικές πράξεις και η υπολογιστική πολυπλοκότητα είναι σχετικά υψηλή.

Εφαρμόσιμη σκηνή:

1. Πρώιμα ρηχά νευρωνικά δίκτυα.
2. Επίπεδο εξόδου για προβλήματα δυαδικής ταξινόμησης.
3. Σενάρια όπου η έξοδος πρέπει να περιοριστεί στο εύρος (0, 1).

Σύγκριση με άλλες λειτουργίες:

Σε σύγκριση με συναρτήσεις όπως το ReLU που εμφανίστηκαν αργότερα, η εφαρμογή του Sigmoid σε βαθιά δίκτυα έχει περιοριστεί πολύ, κυρίως λόγω του προβλήματος της εξαφάνισης της κλίσης. Ωστόσο, σε ορισμένες συγκεκριμένες εργασίες (όπως η δυαδική ταξινόμηση), το σιγμοειδές εξακολουθεί να είναι μια αποτελεσματική επιλογή.

2.2 Λειτουργία Tanh

Η συνάρτηση Tanh (υπερβολική εφαπτομένη) μπορεί να θεωρηθεί ως μια βελτιωμένη έκδοση της συνάρτησης Sigmoid και η μαθηματική της έκφρασή είναι:
$\tanh ({\rm X})=\frac{{\mu \iota }^{{\rm X}}-{\mu \iota }^{-{\rm X}}}{{\mu \iota }^{{\rm X}}+{\mu \iota }^{-{\rm X}}}$

Χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα:

1. μηδενική κεντρική έξοδος: Το εύρος εξόδου της συνάρτησης Tanh είναι μεταξύ (-1, 1), το οποίο λύνει το πρόβλημα μη μηδενικού κέντρου του Sigmoid.
2. Ισχυρότερη κλίση: Σε περιοχές όπου η είσοδος είναι κοντά στο μηδέν, η κλίση της συνάρτησης Tanh είναι μεγαλύτερη από τη συνάρτηση Sigmoid, η οποία βοηθά στην επιτάχυνση της εκμάθησης.
3. Ομαλή και διαφοροποιήσιμη: Παρόμοιο με το Sigmoid, το Tanh είναι επίσης ομαλό και διαφοροποιήσιμο.

Μειονεκτήματα και περιορισμοί:

1. εξαφανιζόμενο πρόβλημα κλίσης: Αν και βελτιωμένο σε σχέση με το Sigmoid, το Tanh εξακολουθεί να έχει το πρόβλημα της εξαφάνισης των κλίσεων όταν η τιμή εισόδου είναι μεγάλη ή μικρή.
2. Υπολογιστική πολυπλοκότητα: Παρόμοια με το Sigmoid, το Tanh περιλαμβάνει επίσης εκθετικές πράξεις και έχει υψηλή υπολογιστική πολυπλοκότητα.

Εφαρμόσιμη σκηνή:

1. Καλύτερο από το Sigmoid σε σενάρια που απαιτούν μηδενικό κέντρο εξόδου.
2. Συχνά χρησιμοποιείται σε επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) και δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM).
3. Χρησιμοποιείται σε ορισμένα σενάρια όπου η κανονικοποιημένη έξοδος είναι σημαντική.

Βελτίωση και σύγκριση:

Η συνάρτηση Tanh μπορεί να θεωρηθεί ως μια βελτιωμένη έκδοση της συνάρτησης Sigmoid Η κύρια βελτίωση βρίσκεται στο μηδενικό κεντράρισμα της εξόδου. Αυτή η δυνατότητα κάνει το Tanh να αποδίδει καλύτερα από το Sigmoid σε πολλές περιπτώσεις, ειδικά σε βαθιά δίκτυα. Ωστόσο, σε σύγκριση με λειτουργίες όπως το ReLU που εμφανίστηκαν αργότερα, το Tanh εξακολουθεί να έχει το πρόβλημα της εξαφάνισης της κλίσης, το οποίο μπορεί να επηρεάσει την απόδοση του μοντέλου σε πολύ βαθιά δίκτυα.
Οι δύο κλασικές λειτουργίες ενεργοποίησης, το Sigmoid και το Tanh, έπαιξαν σημαντικό ρόλο στις πρώτες μέρες της βαθιάς μάθησης και τα χαρακτηριστικά και οι περιορισμοί τους προώθησαν επίσης την ανάπτυξη επακόλουθων λειτουργιών ενεργοποίησης. Αν και έχουν αντικατασταθεί από ενημερωμένες λειτουργίες ενεργοποίησης σε πολλά σενάρια, εξακολουθούν να έχουν τη μοναδική τους αξία εφαρμογής σε συγκεκριμένες εργασίες και δομές δικτύου.

3. Το ReLU και οι παραλλαγές του

3.1 ReLU (Διορθωμένη γραμμική μονάδα)

Η πρόταση της λειτουργίας ReLU είναι ένα σημαντικό ορόσημο στην ανάπτυξη των λειτουργιών ενεργοποίησης. Η μαθηματική του έκφραση είναι απλή:
$\text{ReLU}({\rm X})=\mathrm{{\rm M}έ\gamma \iota \sigma \tau \eta }(0,{\rm X})$

Χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα:

1. Ο υπολογισμός είναι απλός: Η υπολογιστική πολυπλοκότητα του ReLU είναι πολύ χαμηλότερη από το Sigmoid και το Tanh, κάτι που είναι ευεργετικό για την επιτάχυνση της εκπαίδευσης δικτύου.
2. Η κλίση μετριασμού εξαφανίζεται: Για θετική εισροή, η διαβάθμιση του ReLU είναι πάντα 1, πράγμα που μετριάζει αποτελεσματικά το πρόβλημα διαβάθμισης που εξαφανίζεται στα βαθιά δίκτυα.
3. αραιή ενεργοποίηση: Το ReLU μπορεί να κάνει την έξοδο ενός τμήματος των νευρώνων 0, οδηγώντας σε μια αραιή έκφραση του δικτύου, η οποία είναι ευεργετική σε ορισμένες εργασίες.
4. βιολογική εξήγηση: Οι μονομερείς ανασταλτικές ιδιότητες του ReLU είναι παρόμοιες με τη συμπεριφορά των βιολογικών νευρώνων.

Μειονεκτήματα και περιορισμοί:

1. Πρόβλημα "Dead ReLU".: Όταν η είσοδος είναι αρνητική, η κλίση είναι μηδέν, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε μόνιμη απενεργοποίηση του νευρώνα.
2. μη μηδενική κεντρική έξοδος: Οι έξοδοι του ReLU είναι όλες μη αρνητικές τιμές, οι οποίες μπορεί να επηρεάσουν τη διαδικασία εκμάθησης του επόμενου επιπέδου.

Εφαρμόσιμη σκηνή:

1. Χρησιμοποιείται ευρέως σε βαθιά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (όπως ResNet, VGG).
2. Κατάλληλο για τα περισσότερα νευρωνικά δίκτυα feedforward.

Σύγκριση με άλλες λειτουργίες:

Σε σύγκριση με το Sigmoid και το Tanh, το ReLU παρουσιάζει σημαντικά πλεονεκτήματα στα βαθιά δίκτυα, κυρίως όσον αφορά την ταχύτητα εκπαίδευσης και τον μετριασμό της εξαφάνισης της κλίσης. Ωστόσο, το πρόβλημα του «νεκρού ReLU» ώθησε τους ερευνητές να προτείνουν διάφορες βελτιωμένες εκδόσεις.

3.2 Διαρροή ReLU

Προκειμένου να λυθεί το πρόβλημα «θανάτου» του ReLU, προτάθηκε το Leaky ReLU:
$\text{Διαρροή ReLU}({\rm X})=\{\begin{array}{ll}{\rm X},& \text{αν}{\rm X}>0\\ \alpha x,& \text{αν}{\rm X}\le 0\end{array}$
σε,$\alpha$ είναι μια μικρή θετική σταθερά, συνήθως 0,01.

Χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα:

1. Μετριάζοντας το πρόβλημα του «νεκρού ReLU».: Εξακολουθεί να διατηρείται μια μικρή κλίση όταν η είσοδος είναι αρνητική για να αποφευχθεί η πλήρης απενεργοποίηση των νευρώνων.
2. Διατηρήστε τα πλεονεκτήματα του ReLU: Διατηρήστε τη γραμμικότητα στον θετικό ημιάξονα, ο υπολογισμός είναι απλός και βοηθά στην άμβλυνση της εξαφάνισης της κλίσης.

Μειονεκτήματα και περιορισμοί:

1. Εισαγωγή υπερπαραμέτρων：$\alpha$Η επιλογή των τιμών απαιτεί συντονισμό, γεγονός που αυξάνει την πολυπλοκότητα του μοντέλου.
2. μη μηδενική κεντρική έξοδος: Παρόμοια με το ReLU, η έξοδος εξακολουθεί να μην είναι μηδενική στο κέντρο.

Εφαρμόσιμη σκηνή:

1. Ως εναλλακτική λύση σε σενάρια όπου το ReLU έχει κακή απόδοση.
2. Χρησιμοποιείται σε εργασίες όπου πρέπει να διατηρηθούν ορισμένες πληροφορίες αρνητικής αξίας.

3.3 PReLU (Παραμετρική ReLU)

Το PReLU είναι μια παραλλαγή του Leaky ReLU, όπου η κλίση του αρνητικού ημιάξονα είναι μια μαθησιακή παράμετρος:
$\text{PReLU}({\rm X})=\{\begin{array}{ll}{\rm X},& \text{αν}{\rm X}>0\\ \alpha x,& \text{αν}{\rm X}\le 0\end{array}$
εδώ$\alpha$ είναι παράμετροι που μαθαίνονται μέσω της αντίστροφης διάδοσης.

Χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα:

1. προσαρμοστική μάθηση: Η καταλληλότερη αρνητική κλίση ημιάξονα μπορεί να μαθευτεί αυτόματα με βάση τα δεδομένα.
2. δυνατότητες απόδοσης: Σε ορισμένες εργασίες, το PReLU μπορεί να επιτύχει καλύτερη απόδοση από το ReLU και το Leaky ReLU.

Μειονεκτήματα και περιορισμοί:

1. Αυξήστε την πολυπλοκότητα του μοντέλου: Η εισαγωγή πρόσθετων παραμέτρων με δυνατότητα εκμάθησης αυξάνει την πολυπλοκότητα του μοντέλου.
2. Πιθανή υπερπροσαρμογή: Σε ορισμένες περιπτώσεις, μπορεί να οδηγήσει σε υπερπροσαρμογή, ειδικά σε μικρά σύνολα δεδομένων.

Εφαρμόσιμη σκηνή:

1. Εργασίες βαθιάς μάθησης σε σύνολα δεδομένων μεγάλης κλίμακας.
2. Σενάρια που απαιτούν προσαρμοστικές λειτουργίες ενεργοποίησης.

3.4 ELU (Εκθετική Γραμμική Μονάδα)

Η ELU επιχειρεί να συνδυάσει τα πλεονεκτήματα του ReLU και την επεξεργασία των αρνητικών εισροών Η μαθηματική έκφρασή του είναι:
$\text{ELU}({\rm X})=$