Masalah vanishing gradient merupakan tantangan yang muncul dalam pelatihan deep neural network, khususnya dalam konteks algoritma optimasi berbasis gradien. Ini mengacu pada masalah gradien yang berkurang secara eksponensial saat menyebar mundur melalui lapisan jaringan dalam selama proses pembelajaran. Fenomena ini secara signifikan dapat menghambat konvergensi jaringan dan menghambat kemampuannya untuk mempelajari pola dan representasi yang kompleks.
Untuk memahami masalah vanishing gradient, pertama-tama mari kita bahas algoritma backpropagation, yang biasa digunakan untuk melatih jaringan saraf dalam. Selama forward pass, input data dimasukkan melalui jaringan, dan aktivasi dihitung berturut-turut di setiap lapisan. Keluaran yang dihasilkan kemudian dibandingkan dengan keluaran yang diinginkan, dan kesalahan dihitung. Pada lintasan mundur berikutnya, kesalahan disebarkan balik melalui lapisan, dan gradien dihitung sehubungan dengan parameter jaringan menggunakan aturan rantai kalkulus.
Gradien mewakili arah dan besarnya perubahan yang perlu dilakukan pada parameter jaringan untuk mengurangi kesalahan. Mereka digunakan untuk memperbarui parameter menggunakan algoritme pengoptimalan seperti stochastic gradient descent (SGD). Namun, dalam jaringan yang dalam, gradien bisa menjadi sangat kecil karena dikalikan dengan bobot dan melewati fungsi aktivasi di setiap lapisan selama proses backpropagation.
Masalah vanishing gradient terjadi ketika gradien menjadi sangat kecil, mendekati nol, karena menyebar mundur melalui jaringan. Ini terjadi karena gradien dikalikan dengan bobot setiap lapisan, dan jika bobot ini kurang dari satu, gradien menyusut secara eksponensial dengan setiap lapisan. Akibatnya, pembaruan parameter menjadi diabaikan, dan jaringan gagal mempelajari representasi yang berarti.
Untuk mengilustrasikan masalah ini, pertimbangkan jaringan saraf yang dalam dengan banyak lapisan. Saat gradien merambat mundur, mereka mungkin menjadi sangat kecil sehingga menghilang secara efektif sebelum mencapai lapisan sebelumnya. Akibatnya, lapisan sebelumnya menerima sedikit atau tidak ada informasi tentang kesalahan tersebut, dan parameternya sebagian besar tetap tidak berubah. Ini membatasi kemampuan jaringan untuk menangkap ketergantungan dan hierarki yang kompleks dalam data.
Masalah gradien menghilang sangat bermasalah di jaringan saraf dalam dengan koneksi berulang, seperti jaringan saraf berulang (RNNs) atau memori jangka pendek (LSTM) jaringan. Jaringan ini memiliki koneksi umpan balik yang memungkinkan informasi disimpan dan disebarkan dari waktu ke waktu. Namun, gradien yang hilang dapat menyebabkan jaringan kesulitan mempelajari ketergantungan jangka panjang, karena gradien berkurang dengan cepat seiring waktu.
Beberapa teknik telah dikembangkan untuk mengurangi masalah gradien hilang. Salah satu pendekatannya adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi yang tidak mengalami kejenuhan, seperti unit linear yang diperbaiki (ReLU). ReLU memiliki gradien konstan untuk input positif, yang membantu meringankan masalah gradien hilang. Teknik lain adalah menggunakan koneksi lewati, seperti di jaringan sisa (ResNets), yang memungkinkan gradien melewati lapisan tertentu dan mengalir lebih mudah melalui jaringan.
Selain itu, pemotongan gradien dapat diterapkan untuk mencegah gradien menjadi terlalu besar atau terlalu kecil. Ini melibatkan pengaturan ambang batas dan penskalaan ulang gradien jika melebihi ambang batas ini. Dengan membatasi besarnya gradien, pemotongan gradien dapat membantu meringankan masalah gradien menghilang.
Masalah gradien menghilang adalah tantangan yang muncul dalam pelatihan jaringan saraf yang dalam. Itu terjadi ketika gradien berkurang secara eksponensial saat menyebar mundur melalui lapisan jaringan, menyebabkan konvergensi yang lambat dan kesulitan dalam mempelajari pola dan representasi yang kompleks. Berbagai teknik, seperti menggunakan fungsi aktivasi non-saturasi, lewati koneksi, dan pemotongan gradien, dapat digunakan untuk mengurangi masalah ini.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Jaringan saraf dalam dan estimator:
- Bisakah pembelajaran mendalam diartikan sebagai mendefinisikan dan melatih model berdasarkan jaringan saraf dalam (DNN)?
- Apakah framework TensorFlow Google memungkinkan peningkatan tingkat abstraksi dalam pengembangan model pembelajaran mesin (misalnya dengan mengganti pengkodean dengan konfigurasi)?
- Apakah benar jika kumpulan data berukuran besar maka diperlukan lebih sedikit evaluasi, yang berarti bahwa sebagian kecil kumpulan data yang digunakan untuk evaluasi dapat dikurangi seiring dengan bertambahnya ukuran kumpulan data?
- Bisakah seseorang dengan mudah mengontrol (dengan menambahkan dan menghapus) jumlah lapisan dan jumlah node di masing-masing lapisan dengan mengubah larik yang disediakan sebagai argumen tersembunyi dari jaringan saraf dalam (DNN)?
- Bagaimana cara mengenali model yang terlalu pas?
- Apa itu jaringan saraf dan jaringan saraf dalam?
- Mengapa jaringan saraf dalam disebut dalam?
- Apa keuntungan dan kerugian menambahkan lebih banyak node ke DNN?
- Apa saja kelemahan menggunakan jaringan saraf dalam dibandingkan dengan model linier?
- Parameter tambahan apa yang dapat disesuaikan dalam pengklasifikasi DNN, dan bagaimana kontribusinya untuk menyempurnakan jaringan saraf dalam?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Jaringan neural dalam dan estimator