Проблема исчезающего градиента
Остаточные связи были представлены в 2016 году в статье «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений», опубликованной Хэ, Чжаном, Реном и Суном на конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR). Остаточные связи облегчают плавное течение градиента во время тренировки, решая проблему исчезновения градиента. В этом посте мы поймем остаточные связи и их роль в развитии компьютерного зрения.
Проблема исчезающего градиента
Проблема исчезновения градиента в нейронных сетях — это проблема, которая возникает в процессе обучения глубоких сетей, особенно при работе со многими слоями. Представьте себе сверточную сеть как последовательность слоев, где каждый уровень обрабатывает данные и преобразует их для изучения полезных функций. Во время обучения сеть пытается настроить свои внутренние параметры (веса), чтобы делать точные прогнозы. Этот процесс корректировки управляется градиентами, которые представляют собой значения, указывающие, насколько следует изменить каждый параметр, чтобы минимизировать разницу между прогнозируемым и фактическим выходными данными.
Исчезновение градиента происходит потому, что во время обучения градиенты распространяются назад по слоям и могут стать чрезвычайно малыми. Когда слой получает крошечные градиенты, это означает, что сеть неэффективно обучается на данных на этом конкретном этапе. Это может произойти особенно в сетях глубокого обучения со многими слоями, где градиенты становятся меньше по мере прохождения через каждый слой.
Когда градиенты становятся очень маленькими, обновления весов становятся незначительными, а процесс обучения становится очень медленным или даже останавливается. В результате сети может быть сложно изучить сложные закономерности в данных, что приведет к снижению производительности или увеличению времени обучения.
Другие проблемы при обучении более глубоких архитектур
Обучение глубоких сверточных сетей сопряжено с рядом проблем, которые налагают ограничения даже на продвинутые компьютеры. Что-нибудь из этого…
