تفاوت محو گرادیان و انفجار گرادیان

Question

سلام. دو تا مفهومی که تو شبکه های عصبی عمیق استفاده میشه Vanishing/Exploding Gradient  هستند اساسا چه تفاوتی باهم دارند و چه تاثیری بر رفتار شبکه دارند؟

Answer 1

قبلا در مورد  Vanishing Gradient  در این لینک  بحث شده و در باب Exploding Gradient هم در لینک مطالبی گفته شده .

 

Exploding Gradient :

 

• مدل اطلاعات زیادی را در طول فرآیند آموزش یاد نمی گیره، در نتیجه loss ضعیفی دارد.

• به علت پایدار نبودن مدل، تغییرات زیادی در بروز رسانی وزنها دیده میشه و وزنها در زمان آموزش به صورت نمایی رشد می کنند.
• در طول آموزش تابع هزینه مقدار NaN بگیره

 

 Vanishing Gradient :

 

• وزن های مدل در حین آموزش به صفر میل می کنه.
• وزن های مدل به صورت نمایی کم میشه.
• در طول آموزش بهبود مدل بسیار کنده، و ممکنه آموزش خیلی زود متوقف شه .
• تغییرات در وزن های نزدیک به لایه خروجی بیشتر از لایه های نزدیک به لایه ورودی است.

 

برای جلوگیری از این دو پدیده می تونیم به صورت زیر عمل کنیم:

 

• استفاده از توابع فعال سازی (یکسوساز خطی)
• تغییر در روش وزندهی اولیه دیگر
• بریدگی گرادیان :این متدکه برای انفجار گرادیان مناسبه ، اندازه گرادیان را با یک حد آستانه محدود می کنه. اینکار باعث میشه ، گرادیان هایی که حد آستانه های بالاتر از نرم تعیین شده دارند  قطع شده تا با نرم مطابقت پیدا کنند.

 

.

 

Answer 2

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."

Answer 3

Vanishing و Exploding Gradients دو مشکلی هستند که می‌توانند در شبکه‌های عصبی عمیق رخ دهند. Vanishing Gradient مشکلی است که در آن گرادیان‌ها در طول آموزش به سرعت کوچک می‌شوند و در نهایت به صفر می‌رسند. این می‌تواند باعث شود که شبکه به کندی یاد بگیرد یا حتی به هیچ وجه یاد نگیرد. Exploding Gradient مشکلی است که در آن گرادیان‌ها در طول آموزش به سرعت بزرگ می‌شوند و در نهایت به مقادیر بسیار بزرگی می‌رسند. این می‌تواند باعث شود که شبکه نوسان کند یا حتی به نقطه بی‌ثباتی برسد.

Vanishing Gradient معمولاً در شبکه‌هایی رخ می‌دهد که دارای تعداد زیادی لایه هستند و وزن‌های کوچکی دارند. این به این دلیل است که گرادیان‌ها در هر لایه ضربدر وزن‌های آن لایه می‌شوند. اگر وزن‌ها خیلی کوچک باشند، گرادیان‌ها می‌توانند خیلی سریع کوچک شوند.

Exploding Gradient معمولاً در شبکه‌هایی رخ می‌دهد که دارای تعداد زیادی لایه هستند و وزن‌های بزرگی دارند. این به این دلیل است که گرادیان‌ها در هر لایه ضربدر وزن‌های آن لایه می‌شوند. اگر وزن‌ها خیلی بزرگ باشند، گرادیان‌ها می‌توانند خیلی سریع بزرگ شوند.

هر دو مشکل Vanishing و Exploding Gradient می‌توانند باعث شوند که شبکه به خوبی یاد نگیرد. برای حل این مشکلات، می‌توان از تکنیک‌هایی مانند:

• استفاده از وزن‌های کوچکتر
• استفاده از تکنیک‌های regularizer
• استفاده از شبکه‌های عمیق‌تر

استفاده کرد.