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勾配の消失と勾配の爆発は、深層学習における一般的な問題であり、主にニューラル ネットワークのトレーニング プロセス中に、特に使用時に発生します。逆伝播アルゴリズムが重み更新を実行する場合 。以下は、これら 2 つの問題の原因の詳細な分析です。

1. グラデーションが消える原因

1. 深いネットワーク構造：
   • いつニューラルネットワーク層が多すぎる、グラデーションは通過します複数の乗り物操作する。もし各レイヤーの勾配は 1 未満です(たとえば、シグモイド関数の導関数は、ほとんどの場合 0.25 未満です)、その後レイヤーの数が増加すると、勾配値は 0 に近づくにつれて急激に指数関数的に減衰し、勾配が消滅します。
2. 不適切な活性化関数：
   • いくつかの活性化関数入力値が原点から遠く離れている場合、導関数 (シグモイドやtanh など) は非常に小さくなり、バックプロパゲーション中に勾配値が急激に減少し、勾配が消失します。
3. 重みの不適切な初期化：
   • もしネットワーク重みの初期値が小さすぎます、逆伝播プロセス中に勾配値が小さすぎる可能性もあり、勾配が消失する可能性があります。

2. 勾配爆発の原因

1. 深いネットワーク構造：
   • 消失グラデーションと同様に、深いネットワーク構造勾配爆発を引き起こす可能性もあります。ただし、この場合、バックプロパゲーション中の勾配は複数の乗り物操作、および各レイヤーの勾配が 1 より大きい、その後、レイヤーの数が増加すると、勾配値は非常に大きな値まで指数関数的に増加し、勾配爆発が発生します。
2. 不適切な活性化関数：
   • 活性化関数自体は必ずしも直接的に勾配の爆発を引き起こすわけではありませんが、場合によっては (例:ReLU活性化機能入力値が正であり続ける場合)、勾配は同じままか増加し続ける可能性があるため、勾配爆発のリスクが高まります。
3. 重みの不適切な初期化：
   • もしネットワーク重みの初期値が大きすぎます、その後、逆伝播プロセス中に、勾配値が急速に非常に大きくなり、勾配が爆発する可能性があります。

3. 根本原因

グラデーションの消失と爆発根本的な理由はバックプロパゲーション アルゴリズムの欠点にあります 。ディープネットワークでは、異なる層が非常に異なる速度で学習します。これは、ネットワーク内の出力に近い層は非常によく学習するのに対し、入力に近い層は学習が非常に遅いことを示しています。，場合によっては、長時間トレーニングした後でも、最初の数層の重みが最初にランダムに初期化された重みとほぼ同じになることがあります。 。その主な理由は、バックプロパゲーション中の勾配の累積乗算効果引き起こされた。

4. 解決策

勾配の消失および爆発の問題を解決するには、次の戦略のいくつかを採用できます。

1. 適切な活性化関数を選択する：
   • 使用ReLUやLeaky ReLUなどのアクティベーション関数、これらの関数の導関数はほとんどの場合 0 より大きく、これにより勾配消失の問題を効果的に軽減できます。
2. 適切な重みの初期化：
   • 使用ザビエル、彼などの初期化メソッドを使用できます。ネットワーク層数に応じて重みの初期化範囲を自動調整これにより、グラジエントの消失やグラジエントの爆発のリスクが軽減されます。
3. バッチ正規化を使用する：
   • BN 層は次のことができます。各レイヤーの入力は正規化されています、各層の入力分布が一貫した状態に保たれるため、勾配の消失や勾配の爆発のリスクが軽減されます。
4. 残留ネットワーク (ResNet)：
   • 合格層間接続構造の導入、残りのネットワークは次のようになります。勾配消失問題を軽減しながらネットワーク層の数を増やす。
5. グラデーションクロップ：
   • グラデーション更新プロセス中に、グラデーション値が大きすぎるため、切り取られる可能性があります、勾配爆発の発生を防ぐため。
6. 使用より適切なオプティマイザ：
   • のようにAdam などのオプティマイザーは学習率を自動的に調整できます、勾配の 1 番目と 2 番目のモーメントに基づいてパラメーターの更新を実行することで、勾配の消失と勾配の爆発のリスクを軽減します。