Что такое "vanishing gradient problem"?

"Проблема исчезающего градиента" (vanishing gradient problem) - это явление, возникающее при обучении глубоких нейронных сетей, когда градиенты ошибки, передаваемые от выходного слоя к входному, становятся очень малыми. Это может привести к затуханию градиентов, то есть к их постепенному исчезновению по мере обратного распространения ошибки.

Проблема исчезающего градиента проявляется особенно сильно в глубоких сетях, у которых большое количество слоев. При обратном распространении ошибки градиенты передаются через слои назад, и каждый слой "отвечает" за обновление весов своих нейронов. Если градиенты очень малые, то обновление весов становится незначительным, и сеть может не получить достаточно информации для эффективного обучения.

Исчезающий градиент может происходить из-за использования активационных функций, которые имеют плоскую область входных значений, таких как сигмоидная функция или тангенс гиперболический. В таких случаях градиенты могут сжиматься и становиться малыми по мере рассеивания по слоям.

Для преодоления проблемы исчезающего градиента могут применяться различные подходы, такие как использование активационных функций с градиентами, которые сохраняют большую амплитуду, инициализация весов сети правильным образом, построение рекуррентных нейронных сетей и применение методов нормализации градиентов. Эти методы помогают глубоким сетям эффективнее передавать информацию и избежать проблемы исчезающего градиента.