Wie überwinden tiefe Restnetzwerke das Problem des verschwindenden Gradienten?

Das Residualnetzwerk ist ein beliebtes Deep-Learning-Modell, das das Problem des verschwindenden Gradienten durch die Einführung von Restblöcken löst. Dieser Artikel geht von der wesentlichen Ursache des Problems des verschwindenden Gradienten aus und erläutert ausführlich die Lösung des Restnetzwerks.

1. Der wesentliche Grund für das Problem des verschwindenden Gradienten

In einem tiefen neuronalen Netzwerk wird die Ausgabe jeder Schicht berechnet, indem die Eingabe der vorherigen Schicht mit der Gewichtsmatrix multipliziert und über die Aktivierungsfunktion berechnet wird . Wenn die Anzahl der Netzwerkschichten zunimmt, wird die Ausgabe jeder Schicht durch die Ausgabe der vorherigen Schichten beeinflusst. Dies bedeutet, dass selbst kleine Änderungen in der Gewichtsmatrix und der Aktivierungsfunktion Auswirkungen auf die Ausgabe des gesamten Netzwerks haben. Im Backpropagation-Algorithmus werden Gradienten verwendet, um die Gewichte des Netzwerks zu aktualisieren. Die Berechnung des Gradienten erfordert die Weitergabe des Gradienten der nächsten Ebene an die vorherige Ebene mithilfe der Kettenregel. Daher wirken sich auch die Farbverläufe der vorherigen Ebenen auf die Berechnung der Farbverläufe aus. Dieser Effekt wird akkumuliert, wenn Gewichte während des Trainings aktualisiert und im gesamten Netzwerk verbreitet werden. Daher ist jede Schicht in einem tiefen neuronalen Netzwerk miteinander verbunden und ihre Ausgänge und Gradienten beeinflussen sich gegenseitig. Dies erfordert, dass wir beim Entwurf und Training des Netzwerks die Auswahl der Gewichte und Aktivierungsfunktionen jeder Schicht sowie die Berechnungs- und Übertragungsmethoden von Gradienten sorgfältig abwägen, um sicherzustellen, dass das Netzwerk effektiv lernen und sich an verschiedene Aufgaben und Daten anpassen kann.

In tiefen neuronalen Netzen, wenn es viele Netzwerkschichten gibt, „verschwinden“ oder „explodieren“ Gradienten oft. Der Grund für das Verschwinden des Gradienten liegt darin, dass der Gradient allmählich kleiner wird, wenn die Ableitung der Aktivierungsfunktion kleiner als 1 ist, was dazu führt, dass der Gradient der vorherigen Schicht kleiner wird und schließlich nicht mehr aktualisiert werden kann, was dazu führt, dass das Netzwerk nicht mehr aktualisiert werden kann lernen. Der Grund für die Gradientenexplosion besteht darin, dass der Gradient allmählich zunimmt, wenn die Ableitung der Aktivierungsfunktion größer als 1 ist, was dazu führt, dass der Gradient weiterer Schichten größer wird, was schließlich zu einem Überlauf des Netzwerkgewichts und auch zu einem Überlauf des Netzwerks führt unfähig sein zu lernen.

2. Lösung des Restnetzwerks

Das Restnetzwerk löst das Problem des verschwindenden Gradienten durch die Einführung von Restblöcken. Zwischen jeder Netzwerkschicht fügt der Restblock die Eingabe direkt zur Ausgabe hinzu, wodurch es für das Netzwerk einfacher wird, die Identitätszuordnung zu lernen. Dieses schichtübergreifende Verbindungsdesign ermöglicht eine bessere Ausbreitung von Gradienten und lindert effektiv das Phänomen des Gradientenverschwindens. Eine solche Lösung kann die Trainingseffizienz und Leistung des Netzwerks verbessern.

Insbesondere stellt die Struktur x des Restblocks die Eingabe dar, F(x) stellt die durch Netzwerklernen erhaltene Zuordnung dar und H(x) stellt die Identitätszuordnung dar. Die Ausgabe des Restblocks ist H(x)+F(x), also die Eingabe plus die gelernte Zuordnung.

Der Vorteil davon besteht darin, dass, wenn das Netzwerk eine Identitätszuordnung lernt, F(x) 0 ist und die Ausgabe des Restblocks gleich der Eingabe ist, d. h. H(x)+0=H( X ). Dies vermeidet das Problem des verschwindenden Gradienten, denn selbst wenn der Gradient von F(x) 0 ist, kann der Gradient von H(x) immer noch über die schichtübergreifende Verbindung an die vorherige Schicht weitergeleitet werden, wodurch ein besserer Gradientenfluss erreicht wird.

Darüber hinaus nutzt das Restnetzwerk auch Technologien wie „Batch-Normalisierung“ und „Voraktivierung“, um die Leistung und Stabilität des Netzwerks weiter zu verbessern. Unter anderem wird die Batch-Normalisierung verwendet, um die Probleme des Verschwindens und der Explosion von Gradienten zu lösen, während die Voraktivierung die Nichtlinearität besser einführen und die Ausdrucksfähigkeit des Netzwerks verbessern kann.

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