深い残差ネットワークは勾配消失問題をどのように克服するのでしょうか?

残差ネットワークは、残差ブロックを導入することで勾配消失問題を解決する人気の深層学習モデルです。この記事では、勾配消失問題の本質的な原因から始めて、残差ネットワークの解決策を詳細に説明します。

1. 勾配消失問題の本質的な理由

ディープ ニューラル ネットワークでは、各層の出力は、前の層の入力と重み行列を乗算し、活性化関数を通じて計算することによって取得されます。ネットワーク層の数が増えると、各層の出力は前の層の出力の影響を受けます。これは、重み行列と活性化関数の小さな変更であっても、ネットワーク全体の出力に影響を与えることを意味します。 逆伝播アルゴリズムでは、勾配を使用してネットワークの重みを更新します。勾配の計算には、チェーン ルールを通じて次のレイヤーの勾配を前のレイヤーに渡す必要があります。したがって、前のレイヤーの勾配も勾配の計算に影響します。この効果は、トレーニング中に重みが更新され、ネットワーク全体に伝播されるときに蓄積されます。 したがって、ディープ ニューラル ネットワークの各層は相互接続されており、それらの出力と勾配は相互に影響を与えます。そのため、ネットワークが効果的に学習してさまざまなタスクやデータに適応できるようにするために、ネットワークの設計とトレーニングの際に、各層の重みと活性化関数の選択、勾配の計算と送信方法を慎重に検討する必要があります。

ディープ ニューラル ネットワークでは、多くのネットワーク層がある場合、勾配が「消失」または「爆発」することがよくあります。勾配が消える理由は、活性化関数の導関数が 1 より小さい場合、勾配が徐々に縮小し、それ以降の層の勾配が小さくなり、最終的には更新できなくなり、ネットワークが更新できなくなるためです。学ぶために。勾配爆発の理由は、活性化関数の導関数が 1 より大きい場合、勾配が徐々に増加し、その結果、後続の層の勾配が大きくなり、最終的にはネットワークの重みがオーバーフローし、ネットワークが学ぶことができなくなる。

2. 残差ネットワークの解決策

残差ネットワークは、残差ブロックを導入することによって勾配消失の問題を解決します。各ネットワーク層の間で、残差ブロックは入力を出力に直接追加するため、ネットワークがアイデンティティ マッピングを学習しやすくなります。この層間接続設計により、勾配の伝播が改善され、勾配消失現象が効果的に軽減されます。このようなソリューションにより、ネットワークのトレーニング効率とパフォーマンスを向上させることができます。

具体的には、残差ブロックの構造 x は入力を表し、F(x) はネットワーク学習によって得られたマッピングを表し、H(x) は恒等マッピングを表します。残差ブロックの出力は H(x) F(x) で、これは入力に学習されたマッピングを加えたものです。

この利点は、ネットワークが恒等マッピングを学習するとき、F(x) が 0 であり、残差ブロックの出力が入力、つまり H と等しいことです。 (x) 0=H(x)。これにより、F(x) の勾配が 0 であっても、H(x) の勾配を層間接続を通じて前の層に渡すことができるため、勾配消失の問題が回避され、より良い勾配フローが実現されます。

さらに、残余ネットワークでは、「バッチ正規化」や「事前アクティベーション」などのテクノロジーも使用して、ネットワークのパフォーマンスと安定性をさらに強化します。その中で、バッチ正規化は勾配消失と勾配爆発の問題を解決するために使用され、事前アクティブ化は非線形性をより適切に導入し、ネットワークの表現能力を向上させることができます。

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