Masalah kecerunan yang hilang ialah cabaran yang timbul dalam latihan rangkaian saraf dalam, khususnya dalam konteks algoritma pengoptimuman berasaskan kecerunan. Ia merujuk kepada isu kecerunan berkurangan secara eksponen semasa ia merambat ke belakang melalui lapisan rangkaian dalam semasa proses pembelajaran. Fenomena ini boleh menghalang penumpuan rangkaian dengan ketara dan menghalang keupayaannya untuk mempelajari corak dan perwakilan yang kompleks.
Untuk memahami masalah kecerunan yang lenyap, mari kita bincangkan dahulu algoritma perambatan balik, yang biasa digunakan untuk melatih rangkaian saraf dalam. Semasa hantaran hadapan, data input disalurkan melalui rangkaian, dan pengaktifan dikira secara berturut-turut dalam setiap lapisan. Output yang terhasil kemudiannya dibandingkan dengan output yang diingini, dan ralat dikira. Dalam hantaran ke belakang seterusnya, ralat disebarkan balik melalui lapisan, dan kecerunan dikira berkenaan dengan parameter rangkaian menggunakan peraturan rantaian kalkulus.
Kecerunan mewakili arah dan magnitud perubahan yang perlu dibuat pada parameter rangkaian untuk mengurangkan ralat. Ia digunakan untuk mengemas kini parameter menggunakan algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan stokastik (SGD). Walau bagaimanapun, dalam rangkaian dalam, kecerunan boleh menjadi sangat kecil kerana ia didarab dengan pemberat dan melalui fungsi pengaktifan dalam setiap lapisan semasa proses perambatan belakang.
Masalah kecerunan lenyap berlaku apabila kecerunan menjadi sangat kecil, menghampiri sifar, apabila ia merambat ke belakang melalui rangkaian. Ini berlaku kerana kecerunan didarab dengan pemberat setiap lapisan, dan jika pemberat ini kurang daripada satu, kecerunan mengecut secara eksponen dengan setiap lapisan. Akibatnya, kemas kini kepada parameter menjadi diabaikan, dan rangkaian gagal mempelajari perwakilan yang bermakna.
Untuk menggambarkan masalah ini, pertimbangkan rangkaian saraf dalam dengan banyak lapisan. Apabila kecerunan merambat ke belakang, ia mungkin menjadi sangat kecil sehingga ia hilang dengan berkesan sebelum mencapai lapisan awal. Akibatnya, lapisan awal menerima sedikit atau tiada maklumat tentang ralat, dan parameternya kekal tidak berubah. Ini mengehadkan keupayaan rangkaian untuk menangkap kebergantungan dan hierarki kompleks dalam data.
Masalah kecerunan yang hilang amat bermasalah dalam rangkaian saraf dalam dengan sambungan berulang, seperti rangkaian rangkaian saraf berulang (RNN) atau rangkaian ingatan jangka pendek (LSTM) yang panjang. Rangkaian ini mempunyai sambungan maklum balas yang membolehkan maklumat disimpan dan disebarkan dari semasa ke semasa. Walau bagaimanapun, kecerunan yang hilang boleh menyebabkan rangkaian bergelut dengan mempelajari kebergantungan jangka panjang, kerana kecerunan berkurangan dengan cepat dari semasa ke semasa.
Beberapa teknik telah dibangunkan untuk mengurangkan masalah kecerunan yang hilang. Satu pendekatan adalah menggunakan fungsi pengaktifan yang tidak mengalami ketepuan, seperti unit linear diperbetulkan (ReLU). ReLU mempunyai kecerunan berterusan untuk input positif, yang membantu mengurangkan masalah kecerunan yang hilang. Teknik lain ialah menggunakan sambungan langkau, seperti dalam rangkaian sisa (ResNets), yang membolehkan kecerunan memintas lapisan tertentu dan mengalir dengan lebih mudah melalui rangkaian.
Selain itu, keratan kecerunan boleh digunakan untuk mengelakkan kecerunan daripada menjadi terlalu besar atau terlalu kecil. Ini melibatkan penetapan ambang dan penskalaan semula kecerunan jika ia melebihi ambang ini. Dengan mengehadkan magnitud kecerunan, keratan kecerunan boleh membantu mengurangkan masalah kecerunan yang hilang.
Masalah kecerunan yang lenyap adalah cabaran yang timbul dalam latihan rangkaian saraf dalam. Ia berlaku apabila kecerunan berkurangan secara eksponen apabila ia merambat ke belakang melalui lapisan rangkaian, membawa kepada penumpuan yang perlahan dan kesukaran dalam mempelajari corak dan perwakilan yang kompleks. Pelbagai teknik, seperti menggunakan fungsi pengaktifan tidak tepu, sambungan langkau dan keratan kecerunan, boleh digunakan untuk mengurangkan masalah ini.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Jaringan saraf dan penganggar yang mendalam:
- Bolehkah pembelajaran mendalam ditafsirkan sebagai mentakrifkan dan melatih model berdasarkan rangkaian saraf dalam (DNN)?
- Adakah rangka kerja TensorFlow Google membolehkan untuk meningkatkan tahap abstraksi dalam pembangunan model pembelajaran mesin (cth dengan menggantikan pengekodan dengan konfigurasi)?
- Adakah betul bahawa jika set data adalah besar, satu set memerlukan kurang penilaian, yang bermaksud bahawa pecahan set data yang digunakan untuk penilaian boleh dikurangkan dengan peningkatan saiz set data?
- Bolehkah seseorang mengawal dengan mudah (dengan menambah dan mengalih keluar) bilangan lapisan dan bilangan nod dalam lapisan individu dengan menukar tatasusunan yang dibekalkan sebagai hujah tersembunyi rangkaian saraf dalam (DNN)?
- Bagaimana untuk mengenali model itu sudah terlalu dipasang?
- Apakah rangkaian neural dan rangkaian neural dalam?
- Mengapa rangkaian saraf dalam dipanggil dalam?
- Apakah kelebihan dan kekurangan menambahkan lebih banyak nod pada DNN?
- Apakah beberapa kelemahan menggunakan rangkaian saraf dalam berbanding model linear?
- Apakah parameter tambahan yang boleh disesuaikan dalam pengelas DNN, dan bagaimana ia menyumbang kepada memperhalusi rangkaian saraf dalam?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam rangkaian neural dalam dan penganggar