Condivisione della tecnologia

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

La scomparsa e l'esplosione del gradiente sono problemi comuni nel deep learning. Si verificano principalmente durante il processo di addestramento delle reti neurali, soprattutto durante l'utilizzoQuando l'algoritmo di backpropagation esegue l'aggiornamento del peso . Quella che segue è un'analisi dettagliata delle cause di questi due problemi:

1. Ragioni per la scomparsa del gradiente

1. struttura di rete profonda：
   • QuandoTroppi livelli di rete neurale, il gradiente passeràCorse multiple operare.SeIl gradiente di ogni livello è inferiore a 1(Ad esempio, nella maggior parte dei casi la derivata della funzione sigmoidea è inferiore a 0,25), quindiAll'aumentare del numero di strati, il valore del gradiente decade rapidamente in modo esponenziale fino a avvicinarsi allo 0, provocando la scomparsa del gradiente.
2. Funzione di attivazione inappropriata：
   • Alcunifunzione di attivazioneLe derivate (come sigmoide e tanh) diventeranno molto piccole quando il valore di input è lontano dall'origine, il che farà sì che il valore del gradiente diminuisca rapidamente durante la backpropagation, facendo scomparire il gradiente.
3. Inizializzazione errata dei pesi：
   • SeIl valore di inizializzazione del peso della rete è troppo piccolo, potrebbe anche far sì che il valore del gradiente sia troppo piccolo durante il processo di propagazione all'indietro, il che potrebbe causare la scomparsa del gradiente.

2. Cause di esplosione gradiente

1. struttura di rete profonda：
   • Simile al gradiente di fuga,struttura di rete profonda Può anche portare ad un'esplosione gradiente.Tuttavia, in questo caso, i gradienti durante la backpropagation passanoCorse multipleoperazione, eIl gradiente di ogni livello è maggiore di 1, quindi all'aumentare del numero di strati, il valore del gradiente aumenterà esponenzialmente fino a un valore molto grande, provocando l'esplosione del gradiente.
2. Funzione di attivazione inappropriata：
   • Sebbene la funzione di attivazione stessa non porti necessariamente direttamente all'esplosione dei gradienti, in alcuni casi (come l'utilizzoFunzione di attivazione ReLUe il valore di ingresso continua ad essere positivo), il gradiente può rimanere lo stesso o continuare ad aumentare, aumentando così il rischio di esplosione del gradiente.
3. Inizializzazione errata dei pesi：
   • SeIl valore di inizializzazione del peso della rete è troppo grande, quindi durante il processo di backpropagation, il valore del gradiente potrebbe aumentare rapidamente fino a diventare molto elevato, provocando l'esplosione del gradiente.

3. Causa principale

Gradienti evanescenti ed esplosiviLa ragione fondamentale risiede nelle carenze dell'algoritmo di backpropagation . Nelle reti profonde, i diversi livelli apprendono a velocità molto diverse.Ciò dimostra che lo strato vicino all’output nella rete apprende molto bene, mentre lo strato vicino all’input impara molto lentamente.，A volte, anche dopo un allenamento prolungato, i pesi dei primi strati sono quasi gli stessi inizializzati casualmente all'inizio. .Questo è principalmente perchéEffetto moltiplicativo cumulativo dei gradienti durante la backpropagationcausato.

4. Soluzione

Per risolvere i problemi del gradiente di fuga ed esplosione, è possibile adottare alcune delle seguenti strategie:

1. Scegli una funzione di attivazione appropriata：
   • utilizzoFunzioni di attivazione come ReLU e Leaky ReLU, le derivate di queste funzioni sono maggiori di 0 nella maggior parte dei casi, il che può alleviare efficacemente il problema del gradiente evanescente.
2. Inizializzazione di peso ragionevole：
   • utilizzoXavier, Luie altri metodi di inizializzazione Questi metodi possonoRegola automaticamente l'intervallo di inizializzazione del peso in base al numero di livelli di rete, riducendo così il rischio di scomparsa e di esplosione del gradiente.
3. Utilizza la normalizzazione batch：
   • Il livello BN puòL'input di ciascun livello è normalizzato, in modo che la distribuzione dell'input di ciascuno strato rimanga coerente, riducendo così il rischio di scomparsa e di esplosione del gradiente.
4. Rete Residua (ResNet)：
   • passaggioIntrodurre la struttura di connessione a strati incrociati, la rete residua può essereAumentare il numero di livelli di rete alleviando al tempo stesso il problema del gradiente in via di estinzione。
5. ritaglio gradiente：
   • Durante il processo di aggiornamento del gradiente, seIl valore del gradiente è troppo grande e può essere tagliato, per prevenire il verificarsi di esplosioni gradienti.
6. utilizzoUn ottimizzatore più adatto：
   • PiaceGli ottimizzatori come Adam possono regolare automaticamente il tasso di apprendimentoed eseguire aggiornamenti dei parametri in base al primo e al secondo momento del gradiente, riducendo così il rischio di scomparsa ed esplosione del gradiente.