Deep Residual Network는 Vanishing Gradient 문제를 어떻게 극복하나요?

잔여 네트워크는 잔여 블록을 도입하여 경사 소실 문제를 해결하는 인기 있는 딥 러닝 모델입니다. 이 글은 Vanishing Gradient 문제의 근본적인 원인부터 시작하여 Residual Network에 대한 해결 방법을 자세히 설명합니다.

1. Vanishing Gradient 문제의 본질적인 이유

심층 신경망에서는 이전 레이어의 입력에 가중치 행렬을 곱하고 활성화 함수를 통해 계산하여 각 레이어의 출력을 계산합니다. . 네트워크 계층의 수가 증가하면 각 계층의 출력은 이전 계층의 출력에 영향을 받습니다. 이는 가중치 행렬과 활성화 함수의 작은 변화라도 전체 네트워크의 출력에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 역전파 알고리즘에서는 그라디언트를 사용하여 네트워크의 가중치를 업데이트합니다. 그라디언트를 계산하려면 체인 규칙을 통해 다음 레이어의 그라디언트를 이전 레이어로 전달해야 합니다. 따라서 이전 레이어의 그래디언트도 그래디언트 계산에 영향을 미칩니다. 이 효과는 훈련 중에 가중치가 업데이트되어 네트워크 전체에 전파될 때 누적됩니다. 따라서 심층 신경망의 각 계층은 서로 연결되어 있으며 출력과 기울기가 서로 영향을 미칩니다. 이를 위해서는 네트워크가 다양한 작업과 데이터를 효과적으로 학습하고 적응할 수 있도록 네트워크를 설계하고 훈련할 때 각 계층의 가중치 및 활성화 함수 선택은 물론 기울기 계산 및 전송 방법을 신중하게 고려해야 합니다.

심층 신경망에서는 네트워크 레이어가 많을 때 경사도가 종종 "사라지거나" "폭발"됩니다. 그래디언트가 사라지는 이유는 활성화 함수의 미분값이 1보다 작을 때 그래디언트가 점차 줄어들어 다음 레이어의 그래디언트가 작아지고 결국 업데이트할 수 없게 되어 네트워크가 작동하지 않게 되기 때문입니다. 배우다. 그래디언트 폭발의 이유는 활성화 함수의 도함수가 1보다 클 때 그래디언트가 점차 증가하여 다음 레이어의 그래디언트가 더 커지고 결국 네트워크 가중치가 오버플로되고 네트워크가 학습을 할 수 없습니다.

2. Residual Network의 솔루션

Residual Network는 Residual Block을 도입하여 Vanishing Gradient 문제를 해결합니다. 각 네트워크 계층 사이에서 잔차 블록은 입력을 출력에 직접 추가하므로 네트워크가 ID 매핑을 더 쉽게 학습할 수 있습니다. 이러한 교차 레이어 연결 설계를 통해 그라데이션이 더 잘 전파되고 그라데이션이 사라지는 현상을 효과적으로 완화할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 네트워크의 훈련 효율성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.

구체적으로 잔차 블록의 구조 x는 입력을 나타내고, F(x)는 네트워크 학습을 통해 얻은 매핑을 나타내고, H(x)는 항등 매핑을 나타냅니다. 잔차 블록의 출력은 입력에 학습된 매핑을 더한 H(x)+F(x)입니다.

이것의 장점은 네트워크가 항등 매핑을 학습할 때 F(x)가 0이고 잔차 블록의 출력이 입력과 동일하다는 것, 즉 H(x)+0=H( x). 이는 F(x)의 그래디언트가 0이더라도 H(x)의 그래디언트가 교차 레이어 연결을 통해 이전 레이어로 전달되어 더 나은 그래디언트 흐름을 달성할 수 있기 때문에 그래디언트 소실 문제를 방지합니다.

또한 잔여 네트워크는 "배치 정규화" 및 "사전 활성화"와 같은 기술을 사용하여 네트워크의 성능과 안정성을 더욱 향상시킵니다. 그 중 배치 정규화는 기울기 소멸 및 기울기 폭발 문제를 해결하는 데 사용되는 반면 사전 활성화는 비선형성을 더 잘 도입하고 네트워크의 표현 능력을 향상시킬 수 있습니다.

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