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

• Затухание градиентов. 12 Возникает во время обучения, когда градиенты ошибки, используемые для обновления весов сети, становятся настолько малыми, что процесс обучения практически останавливается. 1 Особенно это актуально для длинных последовательностей. 1 В результате сеть теряет способность учиться из дальних зависимостей в данных, что снижает её эффективность. 1
• Взрыв градиента. 1 Происходит, когда градиенты ошибки велики настолько, что они начинают вызывать нестабильность в процессе обучения. 1 Веса модели обновляются слишком резко, что может привести к неустойчивости и расхождению процесса обучения. 1 Эта проблема также чаще всего возникает при работе с длинными последовательностями и может привести к значительному ухудшению производительности сети. 1
• Проблемы с изучением долгосрочных зависимостей. 3 RNN не понимают взаимосвязи между данными, разделёнными несколькими шагами. 3
• Высокие вычислительные затраты. 2 Обучение RNN требует значительных вычислительных ресурсов, особенно для длинных последовательностей и больших объёмов данных. 2 Это может сделать обучение моделей RNN медленным и дорогостоящим. 2
• Сложность в настройке и подборе гиперпараметров. 1 Для достижения оптимальной производительности RNN необходим тщательный подбор гиперпараметров, что может быть сложной задачей. 1
• Риск переобучения при обработке меньших или менее сложных данных. 1 Из-за большого количества параметров RNN могут переобучаться на небольших или менее сложных наборах данных. 1