شبکههای عصبی عمیق ابزارهای قدرتمندی برای حل مسائل پیچیده هستند، اما همچنین میتوانند مستعد مسائلی مانند ناپدید شدن و انفجار شیبها باشند. این دو مفهوم به اندازه گرادیانها (مشتقها) در طول فرآیند آموزش اشاره دارند و میتوانند بر عملکرد سیستم تأثیر بگذارند. شبکه.
شیب ناپدید شدن زمانی اتفاق میافتد که شیبها خیلی کوچک میشوند و باعث میشود بهینهساز در بهروزرسانی پارامترهای شبکه مشکل داشته باشد و منجر به آموزش کند و بالقوه غیر همگرا شود. از سوی دیگر، شیب های انفجاری زمانی رخ می دهد که گرادیان ها بیش از حد بزرگ می شوند، که منجر به بروز رسانی های ناپایدار و نوسانی، عملکرد ضعیف در داده های آموزشی و اشباع احتمالی شبکه می شود.
برای مبارزه با این مسائل، چندین تکنیک وجود دارد که میتوان از آنها استفاده کرد، از جمله برش گرادیان، مقدار دهی اولیه وزن، و روشهای نرمالسازی مانند نرمالسازی دستهای. این تکنیکها به تثبیت فرآیند آموزش کمک میکنند و از بزرگ یا کوچک شدن شیبها جلوگیری میکنند و در نتیجه شبکه با عملکرد بهتری ایجاد میشود.
در نتیجه، درک و کاهش گرادیان های در حال ناپدید شدن و انفجار برای توسعه شبکه های عصبی عمیق موثر و دستیابی به نتایج موفقیت آمیز بسیار مهم است."