В чем разница между исчезающим и взрывным градиентом при обучении нейросетей?

Разница между исчезающим и взрывным градиентом при обучении нейросетей заключается в характере изменений градиента во время процесса. neerc.ifmo.ru www.ultralytics.com

Исчезающий градиент (англ. vanishing gradient) возникает, когда градиент становится всё меньше по мере распространения ошибки через слои нейронной сети. neerc.ifmo.ru Это приводит к тому, что веса при обновлении изменяются на слишком малые значения, и обучение проходит неэффективно или останавливается. neerc.ifmo.ru Исчезающие градиенты мешают сети изучать сложные паттерны и улавливать дальние зависимости в данных. www.ultralytics.com

Взрывной градиент (англ. exploding gradient) возникает, когда в элементах градиента накапливаются большие значения, что приводит к сильным изменениям весов. neerc.ifmo.ru Это может сделать нестабильным алгоритм обучения нейронной сети. neerc.ifmo.ru Обычно это происходит, когда градиенты многократно умножаются на числа, превышающие 1. www.ultralytics.com

Таким образом, исчезающие градиенты препятствуют обучению, а взрывные градиенты приводят к расхождению в обучении. www.ultralytics.com