Vấn đề độ dốc biến mất là một thách thức nảy sinh trong quá trình đào tạo mạng lưới thần kinh sâu, đặc biệt là trong bối cảnh các thuật toán tối ưu hóa dựa trên độ dốc. Nó đề cập đến vấn đề độ dốc giảm dần theo cấp số nhân khi chúng truyền ngược qua các lớp của mạng sâu trong quá trình học. Hiện tượng này có thể cản trở đáng kể sự hội tụ của mạng và cản trở khả năng tìm hiểu các mẫu và cách biểu diễn phức tạp.
Để hiểu vấn đề độ dốc biến mất, trước tiên chúng ta hãy thảo luận về thuật toán lan truyền ngược, thuật toán thường được sử dụng để huấn luyện mạng lưới thần kinh sâu. Trong quá trình chuyển tiếp, dữ liệu đầu vào được cung cấp qua mạng và các kích hoạt được tính toán liên tiếp ở mỗi lớp. Kết quả đầu ra sau đó được so sánh với đầu ra mong muốn và tính toán lỗi. Trong lần truyền ngược tiếp theo, lỗi được truyền ngược qua các lớp và độ dốc được tính toán theo các tham số mạng bằng cách sử dụng quy tắc tính toán chuỗi.
Độ dốc biểu thị hướng và cường độ của những thay đổi cần thực hiện đối với các tham số mạng để giảm lỗi. Chúng được sử dụng để cập nhật các tham số bằng thuật toán tối ưu hóa như giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD). Tuy nhiên, trong các mạng sâu, độ dốc có thể trở nên rất nhỏ khi chúng được nhân với trọng số và chuyển qua các hàm kích hoạt trong mỗi lớp trong quá trình truyền ngược.
Vấn đề độ dốc biến mất xảy ra khi độ dốc trở nên cực kỳ nhỏ, gần bằng XNUMX khi chúng truyền ngược qua mạng. Điều này xảy ra vì độ dốc được nhân với trọng số của mỗi lớp và nếu các trọng số này nhỏ hơn một thì độ dốc sẽ co lại theo cấp số nhân với mỗi lớp. Do đó, việc cập nhật các tham số trở nên không đáng kể và mạng không thể học được các biểu diễn có ý nghĩa.
Để minh họa vấn đề này, hãy xem xét một mạng lưới thần kinh sâu có nhiều lớp. Khi độ dốc truyền ngược lại, chúng có thể trở nên nhỏ đến mức chúng biến mất một cách hiệu quả trước khi chạm tới các lớp trước đó. Kết quả là, các lớp trước đó nhận được rất ít hoặc không có thông tin về lỗi và các tham số của chúng hầu như không thay đổi. Điều này hạn chế khả năng của mạng trong việc nắm bắt các phụ thuộc và phân cấp phức tạp trong dữ liệu.
Vấn đề độ dốc biến mất đặc biệt có vấn đề trong các mạng thần kinh sâu có kết nối lặp lại, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát (RNN) hoặc mạng bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM). Các mạng này có kết nối phản hồi cho phép thông tin được lưu trữ và truyền bá theo thời gian. Tuy nhiên, độ dốc biến mất có thể khiến mạng gặp khó khăn trong việc học các phụ thuộc lâu dài, vì độ dốc biến mất nhanh chóng theo các bước thời gian.
Một số kỹ thuật đã được phát triển để giảm thiểu vấn đề biến mất gradient. Một cách tiếp cận là sử dụng các hàm kích hoạt không bị bão hòa, chẳng hạn như đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU). ReLU có độ dốc không đổi cho đầu vào dương, giúp giảm bớt vấn đề độ dốc biến mất. Một kỹ thuật khác là sử dụng các kết nối bỏ qua, chẳng hạn như trong các mạng dư (ResNets), cho phép các gradient bỏ qua các lớp nhất định và truyền qua mạng dễ dàng hơn.
Ngoài ra, việc cắt độ dốc có thể được áp dụng để ngăn độ dốc trở nên quá lớn hoặc quá nhỏ. Điều này liên quan đến việc đặt ngưỡng và thay đổi tỷ lệ độ dốc nếu chúng vượt quá ngưỡng này. Bằng cách giới hạn độ lớn của gradient, việc cắt gradient có thể giúp giảm bớt vấn đề biến mất gradient.
Vấn đề độ dốc biến mất là một thách thức nảy sinh trong quá trình đào tạo mạng lưới thần kinh sâu. Nó xảy ra khi độ dốc giảm theo cấp số nhân khi chúng truyền ngược qua các lớp của mạng, dẫn đến sự hội tụ chậm và khó khăn trong việc học các mẫu và cách biểu diễn phức tạp. Có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như sử dụng hàm kích hoạt không bão hòa, bỏ qua kết nối và cắt gradient để giảm thiểu vấn đề này.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Mạng nơron sâu và công cụ ước tính:
- Học sâu có thể được hiểu là xác định và đào tạo một mô hình dựa trên mạng lưới thần kinh sâu (DNN) không?
- Khung TensorFlow của Google có cho phép tăng mức độ trừu tượng trong việc phát triển các mô hình học máy (ví dụ: thay thế mã hóa bằng cấu hình) không?
- Có đúng không nếu tập dữ liệu lớn thì cần ít đánh giá hơn, điều đó có nghĩa là phần tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá có thể giảm khi kích thước của tập dữ liệu tăng lên?
- Người ta có thể dễ dàng kiểm soát (bằng cách thêm và xóa) số lớp và số nút trong các lớp riêng lẻ bằng cách thay đổi mảng được cung cấp dưới dạng đối số ẩn của mạng nơ-ron sâu (DNN) không?
- Làm thế nào để nhận biết mô hình đó đã được trang bị quá mức?
- Mạng lưới thần kinh và mạng lưới thần kinh sâu là gì?
- Tại sao mạng lưới thần kinh sâu được gọi là sâu?
- Ưu điểm và nhược điểm của việc thêm nhiều nút vào DNN là gì?
- Một số nhược điểm của việc sử dụng mạng lưới thần kinh sâu so với các mô hình tuyến tính là gì?
- Những tham số bổ sung nào có thể được tùy chỉnh trong trình phân loại DNN và cách chúng góp phần tinh chỉnh mạng lưới thần kinh sâu?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Mạng lưới thần kinh sâu và công cụ ước tính
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Các bước đầu tiên trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Mạng nơron sâu và công cụ ước tính (đi đến chủ đề liên quan)