Вопрос или проблема
Я создаю нейронную сеть для выбора лучших ставок на футбольные матчи. И я попытался сделать сеть довольно глубокой (12 скрытых слоев с нормализацией батча между ними и функцией активации ReLu), но это привело к проблеме исчезающих градиентов.
Затем я сделал ее мелкой (2-3 слоя тем же образом), и это дало отличные результаты на обучающей выборке, но плохие на валидационной. Моя гипотеза заключается в том, что в этой конфигурации она могла запомнить все возможности (у меня около 14 000 примеров в обучающей выборке).
В конце концов, я сделал ее промежуточной между этими двумя – 8 скрытых слоев. И это дало довольно хорошие результаты как на обучающей, так и на валидационной выборке. Но я все еще немного беспокоюсь о проблеме исчезающих градиентов и о том, что это может быть просто coincidence.
У меня есть несколько вопросов по поводу того, что я только что написал:
- Когда стоит беспокоиться об исчезающих градиентах? Я имею в виду, что могу проверять распределение градиентов в TensorBoard, но это не дает мне 100% уверенного ответа.
- Могут ли помочь пропускающие соединения?
- Существует ли какое-то правило о том, сколько слоев – это слишком много?
Исчезающие градиенты могут возникать из-за добавления слишком большого количества слоев в сеть. Вы можете рассматривать нейронные сети как составные функции. В процессе обучения градиенты функции потерь по отношению к весам рассчитываются в соответствии с цепным правилом, и из-за большого количества слоев градиенты могут стать очень малыми из-за умножений. Это приводит к недостаточным обновлениям весов в направлении оптимальных точек функции потерь. Если ваша функция потерь едва уменьшается или вообще не изменяется, то причиной этого могут быть исчезающие градиенты.
Активационные функции, такие как tanh, сигмоид, также могут вызывать эту проблему, потому что их градиенты становятся нулевыми на крайних точках. Пропускающие соединения могут облегчить проблему исчезающих градиентов, потому что, когда соединения пропущены, расчет градиента следует более короткому пути, и меньшее количество умножений может облегчить проблему исчезающих градиентов. ResNets используют пропускающие соединения, чтобы облегчить проблему исчезающих градиентов: https://en.wikipedia.org/wiki/Residual_neural_network.
Если вы не наблюдаете снижения функции потерь, вы можете постепенно уменьшать количество слоев. Это гиперпараметр, и вы можете экспериментировать с разным количеством слоев, чтобы найти оптимальное количество, которое дает лучшие результаты.
Ответ или решение
Проблема с исчезающими градиентами в глубоких нейронных сетях является распространенной и требует внимательного подхода к проектированию и обучению сети. Давайте разберем ваш вопрос по частям.
-
Когда следует беспокоиться об исчезающих градиентах?
Исчезающие градиенты обычно появляются в глубоких нейронных сетях, особенно когда используются активации, такие как сигмоид или гиперболический тангенс. Если вы замечаете, что функции потерь постепенно прекращают свое уменьшение или достигают стационарного значения, градиенты могут быть слишком малыми, чтобы активно обновить веса. Вы можете отслеживать распределение градиентов в TensorBoard, однако иногда нужно учитывать, что если значения градиентов находятся близко к нулю на протяжении нескольких итераций, это может быть знаком проблемы. Например, проведите графический анализ распределений градиентов на разных слоях: если они в основном находятся в диапазоне близком к нулю, это плохой знак. -
Могут ли помочь пропускные связи (skip connections)?
Да, использование пропускных соединений (или остаточных связей, как в архитектуре ResNet) может значительно улучшить ситуацию с исчезающими градиентами. Пропускные связи позволяют градиентам проходить через сеть "коротким путем", что снижает вероятность их исчезновения. Это особенно полезно в глубоких сетях, где много слоев, поскольку они обеспечивают альтернативные пути для градиентов и помогают в более эффективном обучении. -
Существуют ли правила, сколько слоев это слишком много?
Четких правил по количеству слоев нет, так как оптимальное количество слоев зависит от задачи, объема данных и архитектуры сети. Однако, в общем случае, рекомендуется начинать с меньшего числа слоев и постепенно добавлять их, отслеживая производительность на тренировочном и валидационном наборах. Хорошей практикой является применение методик, таких как кросс-валидация, чтобы убедиться, что нейронная сеть обобщает, а не запоминает данные. Обычно при увеличении числа слоев вы можете экспериментировать, но если после 5-10 слоев производительность начинает упадать, возможно, это сигнал о том, что вы слишком глубоки для данной задачи.
В заключение, продолжайте экспериментировать с вашей архитектурой. Зафиксировав архитектуру с 8 слоями, поищите способы оптимизации, такие как изменение размера батча, использование регуляризации (например, дропаута), применяйте адаптивные алгоритмы оптимизации (такие как Adam или RMSProp), и следите за изменениями в функции потерь на валидационном наборе данных. Это позволит вам убедиться, что ваша сеть действительно обучается на значимых паттернах, а не просто запоминает данные.