Вопрос или проблема
Операция остановки градиента предотвращает расчет градиентов для предстоящего графа. Однако выходы обходимых соединений добавляются в пропускаемую под сеть.
Вопрос касается размещения операции остановки градиента ($sg$) на пути идентичности, $x$, остаточного блока $r(x)$, то есть: $r(x) = sg(x) + f(x)$, где $f(x)$ обычно представляет собой пару сверток с пакетной нормализацией.
В общем, операция остановки градиента говорит автоматическому дифференцированию рассматривать это выражение как константу, так что, когда просят производную от $sg(x)$, это должно быть тем же, что и дифференцирование константного значения.
На практике я думаю, что $x$ или $sg(x)$ (так как она возвращает $x$, но без отслеживания его градиентов) все еще учитывает прямой проход вашей сети, но не в обратном проходе, так как обратное распространение будет рассматривать только $f(x)$, а не также $x$.
Ответ или решение
Использование операции "остановить градиент" ((sg)) на остаточной связи в блоке может вызвать вопросы о том, является ли это то же самое, что и полное отключение остаточной связи. Давайте разберемся с этой концепцией более подробно.
Понимание остаточной связи
Остаточная связь — это метод, который позволяет передавать информацию непосредственно через блоки нейронной сети, минуя некоторые преобразования. В контексте, где (r(x) = sg(x) + f(x)), (f(x)) представляет собой функции преобразования, такие как свертки с пакетной нормализацией, которые трансформируют вход (x). Здесь (sg(x)) производит выход (x), но не отслеживает его градиенты при обратном распространении ошибки.
Операция "остановить градиент"
Операция "остановить градиент" по сути инструктирует механизм автоматического дифференцирования игнорировать этот участок графа при вычислении градиентов. Следовательно, если мы спросим о производной (sg(x)), она будет такой же, как если бы мы дифференцировали константу, то есть ноль.
Влияние на прямой и обратный проходы
-
Прямой проход (Forward Pass): Операция (sg(x)) все еще передает данные через сеть. В этом контексте выход (sg(x)) продолжает вносить вклад в итоговый результат сети, то есть на этапе прямого прохода информация от (x) используется.
-
Обратный проход (Backward Pass): Однако, когда дело доходит до обратного распространения ошибки, градиенты, поступающие от (sg(x)), не передаются обратно. Это означает, что функция (f(x)) будет единственным источником градиента для обновления весов, что снижает возможность адаптации модели на основании оригинального входа (x).
Заключение
В итоге, установка операции "остановить градиент" на остаточную связь не равносильно полному отключению этой связи, но оно значительно изменяет способ, которым сеть обучается. В то время как прямая передача информации все еще осуществляется, обратное распространение не учитывает ее, что может уменьшить выразительность сети и ее способность адаптироваться к данным.
Следовательно, использование (sg(x)) на остаточной связи следует рассматривать как выбор между сохранением структуры сети с частичным игнорированием информации из предыдущих слоев и полным отключением этой информации из структуры. Выбор между этими подходами должен основываться на процессе разработки и конкретной задаче, которую решает нейронная сеть.