Το πρόβλημα της κλίσης εξαφάνισης είναι μια πρόκληση που προκύπτει στην εκπαίδευση των βαθιών νευρωνικών δικτύων, ειδικά στο πλαίσιο των αλγορίθμων βελτιστοποίησης που βασίζονται σε κλίση. Αναφέρεται στο ζήτημα της εκθετικής μείωσης των κλίσεων καθώς διαδίδονται προς τα πίσω μέσα από τα στρώματα ενός βαθιού δικτύου κατά τη διάρκεια της μαθησιακής διαδικασίας. Αυτό το φαινόμενο μπορεί να εμποδίσει σημαντικά τη σύγκλιση του δικτύου και να εμποδίσει την ικανότητά του να μαθαίνει πολύπλοκα μοτίβα και αναπαραστάσεις.
Για να κατανοήσουμε το πρόβλημα της κλίσης εξαφάνισης, ας συζητήσουμε πρώτα τον αλγόριθμο οπισθοδιάδοσης, ο οποίος χρησιμοποιείται συνήθως για την εκπαίδευση των βαθιών νευρωνικών δικτύων. Κατά τη διάρκεια της διέλευσης προς τα εμπρός, τα δεδομένα εισόδου τροφοδοτούνται μέσω του δικτύου και οι ενεργοποιήσεις υπολογίζονται διαδοχικά σε κάθε επίπεδο. Η προκύπτουσα έξοδος συγκρίνεται στη συνέχεια με την επιθυμητή έξοδο και υπολογίζεται ένα σφάλμα. Στο επόμενο πέρασμα προς τα πίσω, το σφάλμα διαδίδεται πίσω στα επίπεδα και οι διαβαθμίσεις υπολογίζονται σε σχέση με τις παραμέτρους του δικτύου χρησιμοποιώντας τον κανόνα της αλυσίδας του λογισμού.
Οι κλίσεις αντιπροσωπεύουν την κατεύθυνση και το μέγεθος των αλλαγών που πρέπει να γίνουν στις παραμέτρους του δικτύου προκειμένου να μειωθεί το σφάλμα. Χρησιμοποιούνται για την ενημέρωση των παραμέτρων χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο βελτιστοποίησης όπως η στοχαστική κλίση κατάβασης (SGD). Ωστόσο, στα βαθιά δίκτυα, οι διαβαθμίσεις μπορεί να γίνουν πολύ μικρές καθώς πολλαπλασιάζονται με τα βάρη και περνούν από τις συναρτήσεις ενεργοποίησης σε κάθε στρώμα κατά τη διάρκεια της διαδικασίας οπίσθιας διάδοσης.
Το πρόβλημα της κλίσης εξαφάνισης εμφανίζεται όταν οι διαβαθμίσεις γίνονται εξαιρετικά μικρές, πλησιάζοντας το μηδέν, καθώς διαδίδονται προς τα πίσω μέσω του δικτύου. Αυτό συμβαίνει επειδή οι διαβαθμίσεις πολλαπλασιάζονται με τα βάρη κάθε στρώματος και εάν αυτά τα βάρη είναι μικρότερα από ένα, οι διαβαθμίσεις συρρικνώνονται εκθετικά με κάθε στρώμα. Κατά συνέπεια, οι ενημερώσεις των παραμέτρων γίνονται αμελητέες και το δίκτυο αποτυγχάνει να μάθει ουσιαστικές αναπαραστάσεις.
Για να δείξετε αυτό το πρόβλημα, σκεφτείτε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο με πολλά επίπεδα. Καθώς οι κλίσεις διαδίδονται προς τα πίσω, μπορεί να γίνουν τόσο μικρές που ουσιαστικά εξαφανίζονται πριν φτάσουν στα προηγούμενα στρώματα. Ως αποτέλεσμα, τα προηγούμενα επίπεδα λαμβάνουν ελάχιστες έως καθόλου πληροφορίες σχετικά με το σφάλμα και οι παράμετροί τους παραμένουν σε μεγάλο βαθμό αμετάβλητες. Αυτό περιορίζει την ικανότητα του δικτύου να καταγράφει σύνθετες εξαρτήσεις και ιεραρχίες στα δεδομένα.
Το πρόβλημα της κλίσης εξαφάνισης είναι ιδιαίτερα προβληματικό σε βαθιά νευρωνικά δίκτυα με επαναλαμβανόμενες συνδέσεις, όπως τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) ή τα δίκτυα μακράς βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM). Αυτά τα δίκτυα έχουν συνδέσεις ανάδρασης που επιτρέπουν την αποθήκευση και τη διάδοση πληροφοριών με την πάροδο του χρόνου. Ωστόσο, οι διαβαθμίσεις που εξαφανίζονται μπορεί να αναγκάσουν τα δίκτυα να δυσκολεύονται να μάθουν μακροπρόθεσμες εξαρτήσεις, καθώς οι διαβαθμίσεις μειώνονται γρήγορα με τα βήματα του χρόνου.
Έχουν αναπτυχθεί αρκετές τεχνικές για τον μετριασμό του προβλήματος της κλίσης εξαφάνισης. Μια προσέγγιση είναι η χρήση συναρτήσεων ενεργοποίησης που δεν υποφέρουν από κορεσμό, όπως η διορθωμένη γραμμική μονάδα (ReLU). Το ReLU έχει μια σταθερή κλίση για θετικές εισόδους, η οποία βοηθά στην άμβλυνση του προβλήματος της κλίσης που εξαφανίζεται. Μια άλλη τεχνική είναι η χρήση συνδέσεων παράβλεψης, όπως σε υπολειμματικά δίκτυα (ResNets), που επιτρέπουν στα ντεγκραντέ να παρακάμπτουν ορισμένα επίπεδα και να ρέουν πιο εύκολα μέσω του δικτύου.
Επιπλέον, μπορεί να εφαρμοστεί ντεγκραντέ αποκοπή για να αποτραπεί το να γίνουν πολύ μεγάλες ή πολύ μικρές διαβαθμίσεις. Αυτό περιλαμβάνει τον ορισμό ενός ορίου και την επανακλιμάκωση των κλίσεων εάν υπερβούν αυτό το όριο. Περιορίζοντας το μέγεθος των κλίσεων, το ψαλίδισμα της κλίσης μπορεί να βοηθήσει στην ανακούφιση του προβλήματος της κλίσης που εξαφανίζεται.
Το πρόβλημα της εξαφάνισης της κλίσης είναι μια πρόκληση που προκύπτει στην εκπαίδευση των βαθιών νευρωνικών δικτύων. Συμβαίνει όταν οι διαβαθμίσεις μειώνονται εκθετικά καθώς διαδίδονται προς τα πίσω μέσα από τα στρώματα του δικτύου, οδηγώντας σε αργή σύγκλιση και δυσκολίες στην εκμάθηση πολύπλοκων προτύπων και αναπαραστάσεων. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν διάφορες τεχνικές, όπως η χρήση μη κορεσμένων συναρτήσεων ενεργοποίησης, οι συνδέσεις παράβλεψης και η αποκοπή διαβάθμισης, για τον μετριασμό αυτού του προβλήματος.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βαθιά νευρωνικά δίκτυα και εκτιμητές:
- Μπορεί η βαθιά μάθηση να ερμηνευτεί ως ο καθορισμός και η εκπαίδευση ενός μοντέλου που βασίζεται σε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο (DNN);
- Το πλαίσιο TensorFlow της Google επιτρέπει την αύξηση του επιπέδου αφαίρεσης στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης (π.χ. με την αντικατάσταση της κωδικοποίησης με διαμόρφωση);
- Είναι σωστό ότι εάν το σύνολο δεδομένων είναι μεγάλο χρειάζεται λιγότερη αξιολόγηση, πράγμα που σημαίνει ότι το κλάσμα του συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση μπορεί να μειωθεί με αυξημένο μέγεθος του συνόλου δεδομένων;
- Μπορεί κανείς να ελέγξει εύκολα (προσθέτοντας και αφαιρώντας) τον αριθμό των επιπέδων και τον αριθμό των κόμβων σε μεμονωμένα επίπεδα αλλάζοντας τον πίνακα που παρέχεται ως το κρυφό όρισμα του βαθιού νευρωνικού δικτύου (DNN);
- Πώς να αναγνωρίσετε ότι το μοντέλο είναι υπερβολικά τοποθετημένο;
- Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα και τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα;
- Γιατί τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα ονομάζονται βαθιά;
- Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της προσθήκης περισσότερων κόμβων στο DNN;
- Ποια είναι μερικά από τα μειονεκτήματα της χρήσης βαθιάς νευρωνικών δικτύων σε σύγκριση με τα γραμμικά μοντέλα;
- Ποιες πρόσθετες παράμετροι μπορούν να προσαρμοστούν στον ταξινομητή DNN και πώς συμβάλλουν στη ρύθμιση του βαθιού νευρωνικού δικτύου;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στα Deep Neural Networks και τους εκτιμητές