Vanishing Gradient 문제는 심층 신경망 훈련, 특히 Gradient 기반 최적화 알고리즘의 맥락에서 발생하는 문제입니다. 이는 학습 과정에서 딥 네트워크의 계층을 통해 뒤로 전파될 때 기울기가 기하급수적으로 감소하는 문제를 나타냅니다. 이 현상은 네트워크의 수렴을 크게 방해하고 복잡한 패턴과 표현을 학습하는 능력을 방해할 수 있습니다.
Vanishing Gradient 문제를 이해하기 위해 먼저 심층 신경망을 훈련하는 데 일반적으로 사용되는 역전파 알고리즘에 대해 논의하겠습니다. 순방향 전달 동안 입력 데이터는 네트워크를 통해 공급되고 활성화는 각 계층에서 연속적으로 계산됩니다. 그런 다음 결과 출력을 원하는 출력과 비교하여 오류가 계산됩니다. 후속 역방향 전달에서는 오류가 레이어를 통해 역전파되고 미적분학의 연쇄 규칙을 사용하여 네트워크 매개변수에 대해 기울기가 계산됩니다.
기울기는 오류를 줄이기 위해 네트워크 매개변수에 적용해야 하는 변경의 방향과 크기를 나타냅니다. SGD(확률적 경사하강법)와 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 매개변수를 업데이트하는 데 사용됩니다. 그러나 심층 네트워크에서는 역전파 과정에서 가중치를 곱하고 각 계층의 활성화 함수를 통과하므로 기울기가 매우 작아질 수 있습니다.
그래디언트 소실 문제는 그래디언트가 네트워크를 통해 뒤로 전파되면서 그래디언트가 매우 작아져 XNUMX에 가까워질 때 발생합니다. 이는 그라디언트에 각 레이어의 가중치를 곱하기 때문에 발생하며, 이러한 가중치가 XNUMX보다 작으면 각 레이어에서 그라디언트가 기하급수적으로 줄어듭니다. 결과적으로 매개변수에 대한 업데이트는 무시할 수 있게 되며 네트워크는 의미 있는 표현을 학습하지 못합니다.
이 문제를 설명하기 위해 여러 계층이 있는 심층 신경망을 고려해 보겠습니다. 그라데이션이 뒤로 전파되면 너무 작아져서 이전 레이어에 도달하기 전에 효과적으로 사라질 수 있습니다. 결과적으로 이전 레이어는 오류에 대한 정보를 거의 또는 전혀 받지 못하며 해당 매개변수는 크게 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. 이로 인해 데이터의 복잡한 종속성과 계층 구조를 캡처하는 네트워크의 기능이 제한됩니다.
경사 소실 문제는 순환 신경망(RNN) 또는 장단기 기억(LSTM) 네트워크와 같이 순환 연결이 있는 심층 신경망에서 특히 문제가 됩니다. 이러한 네트워크에는 시간이 지남에 따라 정보를 저장하고 전파할 수 있는 피드백 연결이 있습니다. 그러나 기울기가 사라지면 시간 단계에 따라 기울기가 빠르게 감소하므로 네트워크가 장기적인 종속성을 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
Vanishing Gradient 문제를 완화하기 위해 여러 가지 기술이 개발되었습니다. 한 가지 접근 방식은 ReLU(Rectified Linear Unit)와 같이 포화를 겪지 않는 활성화 함수를 사용하는 것입니다. ReLU는 양수 입력에 대해 일정한 기울기를 가지므로 기울기 소실 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 기술은 ResNet(잔차 네트워크)과 같은 건너뛰기 연결을 사용하는 것입니다. 이를 통해 경사도가 특정 레이어를 우회하고 네트워크를 더 쉽게 통과할 수 있습니다.
또한 그라디언트 클리핑을 적용하여 그라디언트가 너무 크거나 작아지는 것을 방지할 수 있습니다. 여기에는 임계값을 설정하고 이 임계값을 초과하는 경우 경사도의 크기를 다시 조정하는 작업이 포함됩니다. 그래디언트의 크기를 제한함으로써 그래디언트 클리핑은 그래디언트 소실 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Vanishing Gradient 문제는 심층 신경망 훈련에서 발생하는 문제입니다. 이는 그래디언트가 네트워크 계층을 통해 뒤로 전파됨에 따라 기하급수적으로 감소하여 수렴이 느려지고 복잡한 패턴과 표현을 학습하는 데 어려움이 있을 때 발생합니다. 비포화 활성화 함수 사용, 연결 건너뛰기, 그래디언트 클리핑과 같은 다양한 기술을 사용하여 이 문제를 완화할 수 있습니다.
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