हराइरहेको ढाँचा समस्या एउटा चुनौती हो जुन गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणमा उत्पन्न हुन्छ, विशेष गरी ग्रेडियन्ट-आधारित अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदमको सन्दर्भमा। यसले सिकाइ प्रक्रियाको क्रममा गहिरो सञ्जालको तहहरू मार्फत पछाडिको रूपमा प्रचार गर्ने रूपमा घट्दो ढाँचाको मुद्दालाई जनाउँछ। यस घटनाले सञ्जालको अभिसरणमा बाधा पुर्याउन सक्छ र जटिल ढाँचाहरू र प्रतिनिधित्वहरू सिक्ने क्षमतामा बाधा पुर्याउन सक्छ।
हराउने ढाँचा समस्या बुझ्नको लागि, पहिले ब्याकप्रोपेगेशन एल्गोरिथ्मको बारेमा छलफल गरौं, जुन सामान्यतया गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू प्रशिक्षित गर्न प्रयोग गरिन्छ। फर्वार्ड पासको बखत, इनपुट डाटा नेटवर्क मार्फत फिड गरिन्छ, र सक्रियताहरू क्रमिक रूपमा प्रत्येक तहमा गणना गरिन्छ। परिणामस्वरूप आउटपुट इच्छित आउटपुटसँग तुलना गरिन्छ, र त्रुटि गणना गरिन्छ। पछिको ब्याकवर्ड पासमा, त्रुटि तहहरू मार्फत ब्याकप्रोपगेट गरिएको छ, र क्यालकुलसको चेन नियम प्रयोग गरी नेटवर्क प्यारामिटरहरूको सन्दर्भमा ग्रेडियन्टहरू गणना गरिन्छ।
ढाँचाहरूले त्रुटि कम गर्न नेटवर्क प्यारामिटरहरूमा गर्न आवश्यक परिवर्तनहरूको दिशा र परिमाण प्रतिनिधित्व गर्दछ। तिनीहरू अप्टिमाइजेसन एल्गोरिथ्म प्रयोग गरी प्यारामिटरहरू अद्यावधिक गर्न प्रयोग गरिन्छ जस्तै स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट (SGD)। यद्यपि, गहिरो नेटवर्कहरूमा, ढाँचाहरू धेरै सानो हुन सक्छन् किनभने तिनीहरू वजनद्वारा गुणा हुन्छन् र ब्याकप्रोपेगेशन प्रक्रियाको क्रममा प्रत्येक तहमा सक्रियता कार्यहरू मार्फत पारित हुन्छन्।
हराउने ढाँचा समस्या तब हुन्छ जब ढाँचाहरू अत्यन्त सानो हुन्छन्, शून्यमा पुग्छन्, किनभने तिनीहरू नेटवर्क मार्फत पछाडि प्रचार गर्छन्। यो हुन्छ किनभने ढाँचाहरूलाई प्रत्येक तहको तौलले गुणन गरिन्छ, र यदि यी तौलहरू एक भन्दा कम छन् भने, ग्रेडिएन्टहरू प्रत्येक तहको साथमा तीव्र रूपमा संकुचित हुन्छन्। फलस्वरूप, प्यारामिटरहरूमा अद्यावधिकहरू नगण्य हुन्छन्, र सञ्जाल अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्वहरू सिक्न असफल हुन्छ।
यस समस्यालाई चित्रण गर्न, धेरै तहहरू भएको गहिरो न्यूरल नेटवर्कलाई विचार गर्नुहोस्। ढाँचाहरू पछाडिको रूपमा प्रचार गर्दा, तिनीहरू यति सानो हुन सक्छन् कि तिनीहरू प्रभावकारी रूपमा अघिल्लो तहहरूमा पुग्नु अघि हराउन सक्छन्। नतिजाको रूपमा, पहिलेका तहहरूले त्रुटिको बारेमा थोरै वा कुनै जानकारी प्राप्त गर्दैनन्, र तिनीहरूका प्यारामिटरहरू ठूलो मात्रामा अपरिवर्तित रहन्छन्। यसले डाटामा जटिल निर्भरता र पदानुक्रमहरू क्याप्चर गर्न नेटवर्कको क्षमतालाई सीमित गर्दछ।
हराइरहेको ढाँचा समस्या विशेष गरी पुनरावर्ती जडानहरू भएका गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूमा समस्याग्रस्त छ, जस्तै पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs) वा लामो छोटो अवधि मेमोरी (LSTM) नेटवर्कहरू। यी सञ्जालहरूमा प्रतिक्रिया जडानहरू छन् जसले जानकारीलाई भण्डारण गर्न र समयसँगै प्रचार गर्न अनुमति दिन्छ। यद्यपि, हराउने ढाँचाले नेटवर्कहरूलाई लामो-समयको निर्भरताहरू सिक्न संघर्ष गर्न सक्छ, किनकि ग्रेडिएन्टहरू समयका चरणहरूमा द्रुत रूपमा घट्दै जान्छ।
लोप हुने ढाँचा समस्यालाई कम गर्न धेरै प्रविधिहरू विकास गरिएको छ। एउटा दृष्टिकोण भनेको सक्रियता कार्यहरू प्रयोग गर्नु हो जुन संतृप्तिबाट पीडित हुँदैन, जस्तै सुधारित रेखीय इकाई (ReLU)। ReLU सँग सकारात्मक इनपुटहरूको लागि स्थिर ढाँचा छ, जसले हराउने ढाँचा समस्यालाई कम गर्न मद्दत गर्दछ। अर्को प्रविधि भनेको जडानहरू छोड्नु हो, जस्तै अवशिष्ट नेटवर्कहरू (ResNets) मा, जसले ढाँचाहरूलाई निश्चित तहहरू बाइपास गर्न र नेटवर्क मार्फत अझ सजिलैसँग प्रवाह गर्न अनुमति दिन्छ।
थप रूपमा, ढाँचा क्लिपिङ धेरै ठूलो वा धेरै सानो हुनबाट रोक्नको लागि लागू गर्न सकिन्छ। यसमा थ्रेसहोल्ड सेट गर्ने र ग्रेडियन्टहरू पुन: स्केल गर्ने समावेश छ यदि तिनीहरूले यो थ्रेसहोल्ड नाघ्यो भने। ढाँचाको परिमाण सीमित गरेर, ढाँचा क्लिपिङले हराउने ढाँचा समस्यालाई कम गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
गहिरो न्यूरल नेटवर्कको प्रशिक्षणमा उत्पन्न हुने ढाँचा समस्या एक चुनौती हो। यो तब हुन्छ जब ढाँचाहरू तीव्र रूपमा घट्दै जान्छ किनभने तिनीहरू नेटवर्कको तहहरू मार्फत पछाडि प्रचार गर्छन्, जसले ढिलो अभिसरण र जटिल ढाँचाहरू र प्रतिनिधित्वहरू सिक्नमा कठिनाइहरू निम्त्याउँछ। विभिन्न प्रविधिहरू, जस्तै गैर-संतृप्त सक्रियता प्रकार्यहरू प्रयोग गरेर, जडानहरू छोड्नुहोस्, र ग्रेडियन्ट क्लिपिङ, यो समस्यालाई कम गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू:
- के गहिरो शिक्षालाई गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNN) मा आधारित मोडेल परिभाषित र प्रशिक्षणको रूपमा व्याख्या गर्न सकिन्छ?
- के गुगलको टेन्सरफ्लो फ्रेमवर्कले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको विकासमा अमूर्तताको स्तर बढाउन सक्षम बनाउँछ (जस्तै कोडिङलाई कन्फिगरेसनसँग बदलेर)?
- के यो सही छ कि यदि डेटासेट ठूलो छ भने एकलाई कम मूल्याङ्कन चाहिन्छ, जसको मतलब मूल्याङ्कनका लागि प्रयोग गरिएको डेटासेटको अंशलाई डेटासेटको आकार बढाएर घटाउन सकिन्छ?
- डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) को लुकेको तर्कको रूपमा आपूर्ति गरिएको एर्रे परिवर्तन गरेर व्यक्तिगत तहहरूमा तहहरूको संख्या र नोडहरूको संख्या सजिलैसँग नियन्त्रण गर्न सकिन्छ (थप्ने र हटाएर)?
- मोडल ओभरफिट भएको कसरी चिन्ने ?
- न्यूरल नेटवर्क र गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू के हुन्?
- गहिरो न्यूरल नेटवर्कलाई किन गहिरो भनिन्छ?
- DNN मा थप नोडहरू थप्नुका फाइदाहरू र हानिहरू के हुन्?
- रैखिक मोडेलहरूको तुलनामा गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरू प्रयोग गर्ने केही कमजोरीहरू के हुन्?
- DNN क्लासिफायरमा कुन अतिरिक्त प्यारामिटरहरू अनुकूलित गर्न सकिन्छ, र तिनीहरूले कसरी गहिरो न्यूरल नेटवर्कलाई फाइन-ट्यून गर्न योगदान गर्छन्?
गहिरो तंत्रिका नेटवर्क र अनुमानकहरूमा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्