Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Исчезновение градиента и взрыв градиента — распространенные проблемы глубокого обучения. Они в основном возникают в процессе обучения нейронных сетей, особенно при использовании.Когда алгоритм обратного распространения ошибки выполняет обновление веса . Ниже приводится подробный анализ причин этих двух проблем:

1. Причины исчезновения градиента

1. глубокая сетевая структура：
   • когдаСлишком много слоев нейронной сети, градиент пройдет черезНесколько поездок действовать.еслиГрадиент каждого слоя меньше 1(Например, производная сигмовидной функции в большинстве случаев меньше 0,25), тогдаПо мере увеличения количества слоев значение градиента будет быстро экспоненциально затухать до значения, близкого к 0, в результате чего градиент исчезнет.
2. Неподходящая функция активации：
   • некоторыйфункция активацииПроизводные (такие как сигмоида и tanh) станут очень маленькими, когда входное значение находится далеко от начала координат, что приведет к быстрому уменьшению значения градиента во время обратного распространения ошибки, в результате чего градиент исчезнет.
3. Неправильная инициализация весов：
   • еслиЗначение инициализации веса сети слишком мало., также может привести к тому, что значение градиента будет слишком маленьким во время процесса обратного распространения, что может привести к исчезновению градиента.

2. Причины градиентного взрыва

1. глубокая сетевая структура：
   • Подобно исчезающему градиенту,глубокая сетевая структура Это также может привести к градиентному взрыву.Однако в этом случае градиенты при обратном распространении проходят черезНесколько поездокоперация иГрадиент каждого слоя больше 1, то по мере увеличения количества слоев значение градиента будет экспоненциально увеличиваться до очень большого значения, вызывая взрыв градиента.
2. Неподходящая функция активации：
   • Хотя сама функция активации не обязательно приводит непосредственно к взрыву градиентов, в некоторых случаях (например, при использованииФункция активации ReLUи входное значение продолжает оставаться положительным), градиент может оставаться прежним или продолжать увеличиваться, тем самым увеличивая риск взрыва градиента.
3. Неправильная инициализация весов：
   • еслиЗначение инициализации веса сети слишком велико, то в процессе обратного распространения ошибки значение градиента может быстро увеличиться до очень большого, что приведет к резкому взрыву градиента.

3. Основная причина

Исчезающие и взрывающиеся градиентыОсновная причина кроется в недостатках алгоритма обратного распространения ошибки. . В глубоких сетях разные уровни обучаются с очень разной скоростью.Это показывает, что слой рядом с выходом в сети обучается очень хорошо, тогда как слой рядом со входом обучается очень медленно.，Иногда даже после длительного обучения веса первых нескольких слоев почти такие же, как случайно инициализированные вначале. .Это главным образом потому, чтоКумулятивный эффект умножения градиентов при обратном распространении ошибкивызванный.

4. Решение

Чтобы решить проблемы исчезновения и взрыва градиента, можно использовать некоторые из следующих стратегий:

1. Выберите подходящую функцию активации：
   • использоватьФункции активации, такие как ReLU и Leaky ReLU., производные этих функций в большинстве случаев больше 0, что может эффективно решить проблему исчезновения градиента.
2. Разумная инициализация веса：
   • использоватьКсавье, Они другие методы инициализации. Эти методы могут.Автоматически корректировать диапазон инициализации веса в зависимости от количества сетевых уровней., тем самым снижая риск исчезновения градиента и взрыва градиента.
3. Используйте пакетную нормализацию：
   • Слой BN можетВходные данные каждого слоя нормализованы, так что входное распределение каждого слоя остается последовательным, тем самым снижая риск исчезновения градиента и взрыва градиента.
4. Остаточная сеть (ResNet)：
   • проходитьВведение структуры межуровневого соединения, остаточная сеть может бытьУвеличьте количество сетевых слоев, одновременно решая проблему исчезновения градиента.。
5. градиентная обрезка：
   • В процессе обновления градиента, еслиЗначение градиента слишком велико и его можно обрезать., чтобы предотвратить возникновение градиентного взрыва.
6. использоватьБолее подходящий оптимизатор：
   • нравитьсяОптимизаторы, такие как Адам, могут автоматически регулировать скорость обучения.и выполнять обновления параметров на основе первого и второго моментов градиента, тем самым снижая риск исчезновения градиента и взрыва градиента.