Какие основные проблемы существуют при использовании рекуррентных нейронных сетей?

Некоторые основные проблемы при использовании рекуррентных нейронных сетей (RNN):

• Затухание градиентов. yourtodo.life sky.pro Возникает во время обучения, когда градиенты ошибки, используемые для обновления весов сети, становятся настолько малыми, что процесс обучения практически останавливается. yourtodo.life Особенно это актуально для длинных последовательностей. yourtodo.life В результате сеть теряет способность учиться из дальних зависимостей в данных, что снижает её эффективность. yourtodo.life
• Взрыв градиента. yourtodo.life Происходит, когда градиенты ошибки велики настолько, что они начинают вызывать нестабильность в процессе обучения. yourtodo.life Веса модели обновляются слишком резко, что может привести к неустойчивости и расхождению процесса обучения. yourtodo.life Эта проблема также чаще всего возникает при работе с длинными последовательностями и может привести к значительному ухудшению производительности сети. yourtodo.life
• Проблемы с изучением долгосрочных зависимостей. physics-mathematics.ru RNN не понимают взаимосвязи между данными, разделёнными несколькими шагами. physics-mathematics.ru
• Высокие вычислительные затраты. sky.pro Обучение RNN требует значительных вычислительных ресурсов, особенно для длинных последовательностей и больших объёмов данных. sky.pro Это может сделать обучение моделей RNN медленным и дорогостоящим. sky.pro
• Сложность в настройке и подборе гиперпараметров. yourtodo.life Для достижения оптимальной производительности RNN необходим тщательный подбор гиперпараметров, что может быть сложной задачей. yourtodo.life
• Риск переобучения при обработке меньших или менее сложных данных. yourtodo.life Из-за большого количества параметров RNN могут переобучаться на небольших или менее сложных наборах данных. yourtodo.life