Ang nawawalang problema sa gradient ay isang hamon na lumitaw sa pagsasanay ng mga malalim na neural network, partikular sa konteksto ng mga algorithm ng pag-optimize na nakabatay sa gradient. Ito ay tumutukoy sa isyu ng exponentially diminishing gradients habang nagpapalaganap ang mga ito pabalik sa mga layer ng isang malalim na network sa panahon ng proseso ng pag-aaral. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay maaaring makabuluhang hadlangan ang convergence ng network at hadlangan ang kakayahang matuto ng mga kumplikadong pattern at representasyon.
Upang maunawaan ang nawawalang problema sa gradient, talakayin muna natin ang algorithm ng backpropagation, na karaniwang ginagamit upang sanayin ang mga malalalim na neural network. Sa panahon ng forward pass, ang data ng input ay pinapakain sa pamamagitan ng network, at ang mga activation ay sunud-sunod na kinukuwenta sa bawat layer. Ang resultang output ay pagkatapos ay inihambing sa nais na output, at isang error ay kinakalkula. Sa kasunod na backward pass, ang error ay backpropagated sa pamamagitan ng mga layer, at ang mga gradient ay kinukuwenta na may kinalaman sa mga parameter ng network gamit ang chain rule ng calculus.
Ang mga gradient ay kumakatawan sa direksyon at magnitude ng mga pagbabagong kailangang gawin sa mga parameter ng network upang mabawasan ang error. Ginagamit ang mga ito para i-update ang mga parameter gamit ang isang optimization algorithm gaya ng stochastic gradient descent (SGD). Gayunpaman, sa malalalim na network, ang mga gradient ay maaaring maging napakaliit dahil pinarami ang mga ito sa mga timbang at ipinapasa sa mga function ng activation sa bawat layer sa panahon ng proseso ng backpropagation.
Ang nawawalang problema sa gradient ay nangyayari kapag ang mga gradient ay nagiging napakaliit, papalapit sa zero, habang sila ay nagpapalaganap pabalik sa network. Nangyayari ito dahil ang mga gradient ay pinarami ng mga timbang ng bawat layer, at kung ang mga timbang na ito ay mas mababa sa isa, ang mga gradient ay lumiliit nang malaki sa bawat layer. Dahil dito, nagiging bale-wala ang mga pag-update sa mga parameter, at nabigo ang network na matuto ng mga makabuluhang representasyon.
Upang ilarawan ang problemang ito, isaalang-alang ang isang malalim na neural network na may maraming mga layer. Habang dumadami ang mga gradient nang paatras, maaari silang maging napakaliit na epektibong mawala bago maabot ang mga naunang layer. Bilang resulta, ang mga naunang layer ay nakakatanggap ng kaunti o walang impormasyon tungkol sa error, at ang kanilang mga parameter ay nananatiling hindi nagbabago. Nililimitahan nito ang kakayahan ng network na makuha ang mga kumplikadong dependency at hierarchies sa data.
Ang nawawalang problema sa gradient ay partikular na may problema sa mga malalalim na neural network na may mga paulit-ulit na koneksyon, tulad ng mga paulit-ulit na neural network (RNNs) o long short-term memory (LSTM) network. Ang mga network na ito ay may mga koneksyon sa feedback na nagpapahintulot sa impormasyon na maimbak at maipalaganap sa paglipas ng panahon. Gayunpaman, ang mga nawawalang gradient ay maaaring maging sanhi ng paghihirap ng mga network sa pag-aaral ng mga pangmatagalang dependency, dahil mabilis na bumababa ang mga gradient sa paglipas ng panahon.
Maraming mga diskarte ang binuo upang mapagaan ang nawawalang problema sa gradient. Ang isang diskarte ay ang paggamit ng mga activation function na hindi dumaranas ng saturation, tulad ng rectified linear unit (ReLU). Ang ReLU ay may palaging gradient para sa mga positibong input, na tumutulong sa pagpapagaan ng nawawalang problema sa gradient. Ang isa pang pamamaraan ay ang paggamit ng mga laktawan na koneksyon, tulad ng sa mga natitirang network (ResNets), na nagpapahintulot sa mga gradient na i-bypass ang ilang mga layer at mas madaling dumaloy sa network.
Bukod pa rito, maaaring ilapat ang gradient clipping upang maiwasang maging masyadong malaki o masyadong maliit ang mga gradient. Kabilang dito ang pagtatakda ng threshold at muling pag-scale sa mga gradient kung lalampas ang mga ito sa threshold na ito. Sa pamamagitan ng paglilimita sa magnitude ng mga gradient, makakatulong ang gradient clipping na maibsan ang nawawalang problema sa gradient.
Ang nawawalang problema sa gradient ay isang hamon na lumitaw sa pagsasanay ng mga malalim na neural network. Ito ay nangyayari kapag ang mga gradient ay mabilis na lumiliit habang sila ay nagpapalaganap pabalik sa mga layer ng network, na humahantong sa mabagal na convergence at mga kahirapan sa pag-aaral ng mga kumplikadong pattern at representasyon. Maaaring gamitin ang iba't ibang diskarte, gaya ng paggamit ng mga non-saturating activation function, laktawan ang mga koneksyon, at gradient clipping, upang mabawasan ang problemang ito.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Malalim na mga neural network at estimator:
- Maaari bang bigyang-kahulugan ang malalim na pag-aaral bilang pagtukoy at pagsasanay sa isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN)?
- Nagagawa ba ng TensorFlow framework ng Google na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning (hal. sa pagpapalit ng coding sa configuration)?
- Tama ba na kung ang dataset ay malaki ang isa ay nangangailangan ng mas kaunting pagsusuri, na nangangahulugan na ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri ay maaaring bawasan sa pagtaas ng laki ng dataset?
- Madali bang kontrolin (sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-alis) ng bilang ng mga layer at bilang ng mga node sa mga indibidwal na layer sa pamamagitan ng pagbabago ng array na ibinigay bilang nakatagong argumento ng deep neural network (DNN)?
- Paano makilala na ang modelo ay overfitted?
- Ano ang mga neural network at malalim na neural network?
- Bakit tinatawag na malalim ang mga deep neural network?
- Ano ang mga pakinabang at disadvantages ng pagdaragdag ng higit pang mga node sa DNN?
- Ano ang ilan sa mga disbentaha ng paggamit ng malalim na neural network kumpara sa mga linear na modelo?
- Anong mga karagdagang parameter ang maaaring i-customize sa DNN classifier, at paano sila nakakatulong sa pag-fine-tune ng malalim na neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa mga Deep neural network at estimator