ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก โดยเฉพาะในบริบทของอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมตามการไล่ระดับสี มันหมายถึงปัญหาของการไล่ระดับสีที่ลดลงแบบทวีคูณเมื่อพวกมันแพร่กระจายไปข้างหลังผ่านชั้นของเครือข่ายระดับลึกในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ปรากฏการณ์นี้สามารถขัดขวางการบรรจบกันของเครือข่ายได้อย่างมาก และขัดขวางความสามารถในการเรียนรู้รูปแบบและการเป็นตัวแทนที่ซับซ้อน
เพื่อให้เข้าใจถึงปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป ก่อนอื่นเรามาพูดถึงอัลกอริธึมการถ่ายทอดกลับซึ่งมักใช้ในการฝึกโครงข่ายประสาทเชิงลึก ในระหว่างการส่งต่อ ข้อมูลอินพุตจะถูกป้อนผ่านเครือข่าย และการเปิดใช้งานจะถูกคำนวณตามลำดับในแต่ละเลเยอร์ ผลลัพธ์ที่ได้จะถูกเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ต้องการ และคำนวณข้อผิดพลาด ในการย้อนกลับครั้งถัดไป ข้อผิดพลาดจะแพร่กระจายกลับผ่านเลเยอร์ต่างๆ และการไล่ระดับสีจะถูกคำนวณโดยคำนึงถึงพารามิเตอร์เครือข่ายโดยใช้กฎลูกโซ่ของแคลคูลัส
การไล่ระดับสีแสดงถึงทิศทางและขนาดของการเปลี่ยนแปลงที่ต้องทำกับพารามิเตอร์เครือข่ายเพื่อลดข้อผิดพลาด ใช้เพื่ออัปเดตพารามิเตอร์โดยใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม เช่น stochastic gradient descent (SGD) อย่างไรก็ตาม ในเครือข่ายระดับลึก การไล่ระดับสีอาจมีขนาดเล็กมากเมื่อคูณด้วยน้ำหนักและส่งผ่านฟังก์ชันการเปิดใช้งานในแต่ละเลเยอร์ในระหว่างกระบวนการขยายพันธุ์กลับ
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปเกิดขึ้นเมื่อการไล่ระดับสีมีขนาดเล็กมากจนเข้าใกล้ศูนย์ ขณะที่พวกมันแพร่กระจายไปข้างหลังผ่านเครือข่าย สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากการไล่ระดับสีคูณด้วยน้ำหนักของแต่ละเลเยอร์ และหากน้ำหนักเหล่านี้น้อยกว่า XNUMX การไล่ระดับสีจะหดตัวลงแบบทวีคูณตามแต่ละเลเยอร์ ด้วยเหตุนี้ การอัปเดตพารามิเตอร์จึงไม่มีนัยสำคัญ และเครือข่ายไม่สามารถเรียนรู้การนำเสนอที่มีความหมายได้
เพื่ออธิบายปัญหานี้ ให้พิจารณาโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกที่มีหลายเลเยอร์ เมื่อการไล่ระดับสีเคลื่อนตัวไปข้างหลัง พวกมันอาจมีขนาดเล็กมากจนหายไปอย่างมีประสิทธิภาพก่อนที่จะไปถึงเลเยอร์ก่อนหน้า เป็นผลให้เลเยอร์ก่อนหน้านี้ได้รับข้อมูลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยเกี่ยวกับข้อผิดพลาด และพารามิเตอร์ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงเป็นส่วนใหญ่ สิ่งนี้จำกัดความสามารถของเครือข่ายในการจับภาพการขึ้นต่อกันและลำดับชั้นที่ซับซ้อนในข้อมูล
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปนั้นเป็นปัญหาอย่างยิ่งในโครงข่ายประสาทเชิงลึกที่มีการเชื่อมต่อที่เกิดซ้ำ เช่น โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) หรือเครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) เครือข่ายเหล่านี้มีการเชื่อมต่อข้อเสนอแนะที่อนุญาตให้ข้อมูลถูกจัดเก็บและเผยแพร่เมื่อเวลาผ่านไป อย่างไรก็ตาม การไล่ระดับสีที่หายไปอาจทำให้เครือข่ายต้องดิ้นรนกับการเรียนรู้การพึ่งพาในระยะยาว เนื่องจากการไล่ระดับสีจะลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อเวลาผ่านไป
มีการพัฒนาเทคนิคหลายอย่างเพื่อลดปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป แนวทางหนึ่งคือการใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ไม่ได้รับผลกระทบจากความอิ่มตัว เช่น หน่วยเชิงเส้นตรงแบบเรียงกระแส (ReLU) ReLU มีการไล่ระดับสีคงที่สำหรับอินพุตเชิงบวก ซึ่งช่วยบรรเทาปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป อีกเทคนิคหนึ่งคือการใช้การเชื่อมต่อแบบข้าม เช่น ในเครือข่ายที่เหลือ (ResNets) ซึ่งช่วยให้การไล่ระดับสีข้ามชั้นบางชั้นและไหลผ่านเครือข่ายได้ง่ายขึ้น
นอกจากนี้ สามารถใช้การไล่ระดับสีเพื่อป้องกันไม่ให้การไล่ระดับสีใหญ่เกินไปหรือเล็กเกินไป สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการตั้งค่าเกณฑ์และปรับขนาดการไล่ระดับสีใหม่หากเกินเกณฑ์นี้ ด้วยการจำกัดขนาดของการไล่ระดับสี การตัดการไล่ระดับสีสามารถช่วยบรรเทาปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปได้
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก มันเกิดขึ้นเมื่อการไล่ระดับสีลดลงแบบเอกซ์โปเนนเชียลในขณะที่พวกมันแพร่กระจายไปข้างหลังผ่านชั้นต่างๆ ของเครือข่าย ซึ่งนำไปสู่การบรรจบกันที่ช้าและความยากลำบากในการเรียนรู้รูปแบบและการเป็นตัวแทนที่ซับซ้อน สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ไม่อิ่มตัว การข้ามการเชื่อมต่อ และการตัดภาพแบบไล่ระดับ เพื่อลดปัญหานี้ได้
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า:
- การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) หรือไม่
- เฟรมเวิร์ก TensorFlow ของ Google ช่วยเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น แทนที่การเข้ารหัสด้วยการกำหนดค่า) หรือไม่
- ถูกต้องหรือไม่ที่หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ต้องการการประเมินน้อยลง ซึ่งหมายความว่าเศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินสามารถลดลงได้เมื่อขนาดของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น
- เราสามารถควบคุม (โดยการเพิ่มและลบ) จำนวนเลเยอร์และจำนวนโหนดในแต่ละเลเยอร์ได้อย่างง่ายดาย (โดยการเพิ่มและลบ) โดยการเปลี่ยนอาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่ของ Deep Neural Network (DNN) หรือไม่
- จะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลนั้นถูกติดตั้งมากเกินไป?
- โครงข่ายประสาทเทียมและโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกคืออะไร?
- เหตุใดโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกจึงเรียกว่าลึก
- ข้อดีและข้อเสียของการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมใน DNN คืออะไร
- อะไรคือข้อเสียบางประการของการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเมื่อเทียบกับแบบจำลองเชิงเส้น
- พารามิเตอร์เพิ่มเติมใดที่สามารถปรับแต่งได้ในตัวแยกประเภท DNN และพารามิเตอร์เหล่านี้มีส่วนช่วยในการปรับแต่งเครือข่ายประสาทเชิงลึกอย่างละเอียดได้อย่างไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน Deep Neural Networks และตัวประมาณค่า