Deep neural 네트워크는 효과적인 훈련을 끊는 파괴 및 폭발 윤활제와 같은 문제를 직면할 수 있습니다. 적절한 디자인 전략을 구현하는 것은 네트워크 성능과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

밴싱 및 폭발 Gradients 이해

그리스어는 그리스어가 너무 작을 때 발생할 수 있습니다., 효과적으로 의중량의 예방. 그리스어가 과도하게 큰 성장할 때, 불안정한 훈련을 발생. 두 문제는 깊은 네트워크에서 학습 프로세스를 강제 할 수 있습니다.

밴싱 Gradients 방지 전략

ReLU와 같은 활성화 기능을 사용하여 기온변화도 흐름을 유지해줍니다. Xavier 또는 He 초기화와 같은 Proper 무게 초기화 기술도 위험을 줄일 수 있습니다. 또한, 정상화 방법은 훈련을 안정화시킬 수 있습니다.

Gradients 폭발 방지 전략

Gradient 클립은 backpropagation 도중 gradients의 크기를 제한하는 일반적인 기술입니다. 적합한 학습 비율을 선택하고 정상적인화 층을 사용하여 이 문제를 더 기절시킬 수 있습니다.

추가 설계 고려 사항

  • 그라디언트 흐름을 촉진하기 위해 잔여 연결을 구현합니다.
  • 활성화를 안정화하기 위해 일괄 처리 정상화를 사용합니다.
  • 설계 얕은 네트워크 가능
  • 훈련 중에 정기적으로 gradient norms를 모니터링합니다.