مشکل گرادیان ناپدید شدن چالشی است که در آموزش شبکههای عصبی عمیق، بهویژه در زمینه الگوریتمهای بهینهسازی مبتنی بر گرادیان به وجود میآید. این به موضوع کاهش نمایی گرادیان ها اشاره دارد که در طی فرآیند یادگیری به سمت عقب در لایه های یک شبکه عمیق منتشر می شوند. این پدیده می تواند به طور قابل توجهی مانع همگرایی شبکه شود و توانایی آن را در یادگیری الگوها و بازنمایی های پیچیده مختل کند.
برای درک مشکل گرادیان ناپدید شدن، اجازه دهید ابتدا الگوریتم پس انتشار را مورد بحث قرار دهیم، که معمولا برای آموزش شبکه های عصبی عمیق استفاده می شود. در طول گذر به جلو، داده های ورودی از طریق شبکه تغذیه می شود و فعال سازی ها به صورت متوالی در هر لایه محاسبه می شوند. سپس خروجی حاصل با خروجی مورد نظر مقایسه می شود و خطا محاسبه می شود. در گذر به عقب بعدی، خطا از طریق لایه ها منتشر می شود و گرادیان ها با توجه به پارامترهای شبکه با استفاده از قانون زنجیره ای حساب محاسبه می شوند.
گرادیان ها نشان دهنده جهت و بزرگی تغییراتی است که باید در پارامترهای شبکه ایجاد شود تا خطا کاهش یابد. آنها برای به روز رسانی پارامترها با استفاده از یک الگوریتم بهینه سازی مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD) استفاده می شوند. با این حال، در شبکههای عمیق، شیبها میتوانند بسیار کوچک شوند، زیرا در وزنها ضرب میشوند و از طریق توابع فعالسازی در هر لایه در طول فرآیند انتشار پسانتشار عبور میکنند.
مشکل گرادیان ناپدید شدن زمانی اتفاق میافتد که شیبها بسیار کوچک میشوند و به صفر نزدیک میشوند، زیرا در شبکه به عقب منتشر میشوند. این به این دلیل اتفاق میافتد که گرادیانها در وزن هر لایه ضرب میشوند و اگر این وزنها کمتر از یک باشند، گرادیانها به صورت تصاعدی با هر لایه کوچک میشوند. در نتیجه، بهروزرسانیهای پارامترها ناچیز میشوند و شبکه نمیتواند نمایشهای معنادار را بیاموزد.
برای نشان دادن این مشکل، یک شبکه عصبی عمیق با چندین لایه را در نظر بگیرید. همانطور که گرادیان ها به سمت عقب منتشر می شوند، ممکن است آنقدر کوچک شوند که قبل از رسیدن به لایه های قبلی، عملاً ناپدید شوند. در نتیجه، لایه های قبلی اطلاعات کمی در مورد خطا دریافت می کنند و پارامترهای آنها تا حد زیادی بدون تغییر باقی می مانند. این توانایی شبکه را برای گرفتن وابستگی ها و سلسله مراتب پیچیده در داده ها محدود می کند.
مشکل گرادیان ناپدید شدن به ویژه در شبکه های عصبی عمیق با اتصالات مکرر، مانند شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) یا شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) مشکل ساز است. این شبکه ها دارای اتصالات بازخوردی هستند که امکان ذخیره و انتشار اطلاعات را در طول زمان فراهم می کند. با این حال، ناپدید شدن گرادیان میتواند باعث شود شبکهها با یادگیری وابستگیهای طولانیمدت مبارزه کنند، زیرا شیبها به سرعت در طول مراحل زمان کاهش مییابند.
چندین تکنیک برای کاهش مشکل گرادیان ناپدید شدن توسعه داده شده است. یک رویکرد استفاده از توابع فعال سازی است که از اشباع رنج نمی برند، مانند واحد خطی اصلاح شده (ReLU). ReLU دارای یک گرادیان ثابت برای ورودی های مثبت است که به کاهش مشکل گرادیان در حال از بین رفتن کمک می کند. روش دیگر استفاده از اتصالات پرش است، مانند شبکه های باقیمانده (ResNets)، که به گرادیان اجازه می دهد تا لایه های خاصی را دور بزند و راحت تر در شبکه جریان یابد.
علاوه بر این، برش گرادیان را می توان برای جلوگیری از بزرگ یا خیلی کوچک شدن گرادیان اعمال کرد. این شامل تنظیم یک آستانه و تغییر مقیاس گرادیان ها در صورت تجاوز از این آستانه است. با محدود کردن بزرگی گرادیان ها، برش گرادیان می تواند به کاهش مشکل گرادیان ناپدید شدن کمک کند.
مشکل گرادیان ناپدید شدن چالشی است که در آموزش شبکه های عصبی عمیق به وجود می آید. زمانی اتفاق میافتد که شیبها بهطور تصاعدی کاهش مییابند که در لایههای شبکه به سمت عقب منتشر میشوند، که منجر به همگرایی کند و مشکلات در یادگیری الگوها و نمایشهای پیچیده میشود. تکنیکهای مختلفی مانند استفاده از توابع فعالسازی غیراشباع، اتصالات پرش و برش گرادیان، میتواند برای کاهش این مشکل استفاده شود.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها:
- آیا یادگیری عمیق را می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد؟
- آیا چارچوب TensorFlow Google قادر به افزایش سطح انتزاع در توسعه مدلهای یادگیری ماشینی است (مثلاً با جایگزینی کدگذاری با پیکربندی)؟
- آیا درست است که اگر مجموعه داده بزرگ باشد، نیاز به ارزیابی کمتری دارد، به این معنی که کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی را می توان با افزایش اندازه مجموعه داده کاهش داد؟
- آیا با تغییر آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان شبکه عصبی عمیق (DNN) می توان به راحتی (با افزودن و حذف) تعداد لایه ها و تعداد گره ها در لایه های جداگانه را کنترل کرد؟
- چگونه تشخیص دهیم که مدل بیش از حد نصب شده است؟
- شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق چیست؟
- چرا شبکه های عصبی عمیق عمیق نامیده می شوند؟
- مزایا و معایب افزودن گره های بیشتر به DNN چیست؟
- برخی از اشکالات استفاده از شبکه های عصبی عمیق در مقایسه با مدل های خطی چیست؟
- چه پارامترهای اضافی را می توان در طبقه بندی کننده DNN سفارشی کرد و چگونه به تنظیم دقیق شبکه عصبی عمیق کمک می کند؟
سوالات و پاسخ های بیشتر را در شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها مشاهده کنید