مشكلة التدرج المتلاشي هي التحدي الذي ينشأ في تدريب الشبكات العصبية العميقة ، وتحديداً في سياق خوارزميات التحسين القائمة على التدرج. يشير إلى قضية التدرجات المتناقصة بشكل كبير لأنها تنتشر إلى الوراء عبر طبقات شبكة عميقة أثناء عملية التعلم. يمكن أن تعيق هذه الظاهرة بشكل كبير تقارب الشبكة وتعيق قدرتها على تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة.
لفهم مشكلة التدرج المتلاشي ، دعنا أولاً نناقش خوارزمية backpropagation ، والتي تُستخدم عادةً لتدريب الشبكات العصبية العميقة. أثناء المرور إلى الأمام ، يتم تغذية بيانات الإدخال عبر الشبكة ، ويتم حساب التنشيطات على التوالي في كل طبقة. ثم تتم مقارنة الناتج الناتج بالمخرجات المرغوبة ، ويتم حساب الخطأ. في التمرير الخلفي اللاحق ، يتم إعادة نشر الخطأ عبر الطبقات ، ويتم حساب التدرجات فيما يتعلق بمعلمات الشبكة باستخدام قاعدة السلسلة في حساب التفاضل والتكامل.
تمثل التدرجات اتجاه وحجم التغييرات التي يجب إجراؤها على معلمات الشبكة لتقليل الخطأ. يتم استخدامها لتحديث المعلمات باستخدام خوارزمية التحسين مثل نزول التدرج العشوائي (SGD). ومع ذلك ، في الشبكات العميقة ، يمكن أن تصبح التدرجات صغيرة جدًا حيث يتم ضربها بالأوزان وتمريرها من خلال وظائف التنشيط في كل طبقة أثناء عملية backpropagation.
تحدث مشكلة التدرج المتلاشي عندما تصبح التدرجات صغيرة للغاية ، وتقترب من الصفر ، حيث تنتشر إلى الوراء عبر الشبكة. يحدث هذا بسبب ضرب التدرجات في أوزان كل طبقة ، وإذا كانت هذه الأوزان أقل من واحد ، فإن التدرجات تتقلص بشكل كبير مع كل طبقة. وبالتالي ، تصبح تحديثات المعلمات مهملة ، وتفشل الشبكة في تعلم تمثيلات ذات مغزى.
لتوضيح هذه المشكلة ، فكر في شبكة عصبية عميقة ذات طبقات عديدة. مع انتشار التدرجات إلى الوراء ، قد تصبح صغيرة جدًا بحيث تختفي بشكل فعال قبل الوصول إلى الطبقات السابقة. نتيجة لذلك ، تتلقى الطبقات السابقة معلومات قليلة أو معدومة حول الخطأ ، وتظل معلماتها دون تغيير إلى حد كبير. هذا يحد من قدرة الشبكة على التقاط التبعيات والتسلسلات الهرمية المعقدة في البيانات.
تعد مشكلة التدرج المتلاشي مشكلة بشكل خاص في الشبكات العصبية العميقة ذات الاتصالات المتكررة ، مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNN) أو شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM). تحتوي هذه الشبكات على اتصالات تغذية مرتدة تسمح بتخزين المعلومات ونشرها بمرور الوقت. ومع ذلك ، فإن التدرجات المتلاشية يمكن أن تجعل الشبكات تكافح من أجل تعلم التبعيات طويلة المدى ، حيث تتضاءل التدرجات بسرعة بمرور الوقت.
تم تطوير العديد من التقنيات للتخفيف من مشكلة التدرج المتلاشي. تتمثل إحدى الطرق في استخدام وظائف التنشيط التي لا تعاني من التشبع ، مثل الوحدة الخطية المصححة (ReLU). يحتوي ReLU على تدرج لوني ثابت للمدخلات الإيجابية ، مما يساعد على التخفيف من مشكلة التدرج اللوني المتلاشي. أسلوب آخر هو استخدام اتصالات التخطي ، كما هو الحال في الشبكات المتبقية (ResNets) ، والتي تسمح للتدرجات بتجاوز طبقات معينة والتدفق بسهولة أكبر عبر الشبكة.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تطبيق اقتصاص التدرج لمنع التدرجات من أن تصبح كبيرة جدًا أو صغيرة جدًا. يتضمن هذا تحديد عتبة وإعادة قياس التدرجات إذا تجاوزت هذه العتبة. من خلال الحد من حجم التدرجات اللونية ، يمكن أن يساعد اقتصاص التدرج في التخفيف من مشكلة التدرج اللوني التلاشي.
مشكلة التدرج المتلاشي هي التحدي الذي ينشأ في تدريب الشبكات العصبية العميقة. يحدث ذلك عندما تتضاءل التدرجات بشكل كبير لأنها تنتشر إلى الوراء عبر طبقات الشبكة ، مما يؤدي إلى تقارب بطيء وصعوبات في تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة. يمكن استخدام تقنيات مختلفة ، مثل استخدام وظائف التنشيط غير المشبعة ، وتخطي الاتصالات ، وقص التدرج للتخفيف من هذه المشكلة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكات العصبية العميقة والمقدرات:
- هل يمكن تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN)؟
- هل يتيح إطار عمل TensorFlow من Google زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي (على سبيل المثال، مع استبدال البرمجة بالتكوين)؟
- هل صحيح أنه إذا كانت مجموعة البيانات كبيرة، فستحتاج إلى قدر أقل من التقييم، مما يعني أنه يمكن تقليل جزء مجموعة البيانات المستخدمة للتقييم مع زيادة حجم مجموعة البيانات؟
- هل يمكن التحكم بسهولة (عن طريق إضافة وإزالة) عدد الطبقات وعدد العقد في الطبقات الفردية عن طريق تغيير المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية للشبكة العصبية العميقة (DNN)؟
- كيفية التعرف على هذا النموذج overfitted؟
- ما هي الشبكات العصبية والشبكات العصبية العميقة؟
- لماذا تسمى الشبكات العصبية العميقة عميقة؟
- ما هي مزايا وعيوب إضافة المزيد من العقد إلى DNN؟
- ما هي بعض عيوب استخدام الشبكات العصبية العميقة مقارنة بالنماذج الخطية؟
- ما المعلمات الإضافية التي يمكن تخصيصها في مصنف DNN ، وكيف تساهم في ضبط الشبكة العصبية العميقة؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في الشبكات العصبية العميقة والمقدرات