Table of Contents
Gradyanlar, sinir ağlarının eğitiminde kullanılan kayıp fonksiyonunun türevleridir ve ağ parametrelerinin güncellenmesinde önemli bir rol oynarlar. Gradyan problemleri, gradyanların istenmeyen şekilde büyümesi veya küçülmesi sonucunda ortaya çıkar. Bu problemler, eğitim sürecinin istikrarını ve başarısını olumsuz yönde etkileyebilir.
Kaybolan Gradyanlar (Vanishing Gradients)
Kaybolan gradyanlar, derin öğrenme modellerinin eğitimi sırasında gradyanların giderek küçülmesi veya kaybolması durumunu ifade eder. Bu durumda, geriye doğru gradyanlar, modelin daha alt katmanlarına doğru ilerlerken zamanla çok küçük hale gelirler. Sonuç olarak, alt katmanlar yeterince güncellenemez ve eğitim süreci etkilenir.
Ortaya Çıkışı
- Sigmoid veya tanh gibi bazı aktivasyon fonksiyonları belirli aralılarda gradyanları küçültme eğilimindedir. Bu, geriye doğru gradyanların zamanla çok küçülmesine neden olabilir.
- Derin sinir ağları, birçok katmandan oluşur ve gradyanlar bu katmanlar arasında geriye doğru aktarılırken küçülebilir.
Azaltma Yöntemleri
- ReLU, negatif girdiler için gradyanları sıfıra dönüştürmez, bu da gradyanların kaybolma riskini azaltır.
- Gradyanların belirli bir eşiğin altında veya üstünde tutulması, kaybolma riskini azaltabilir. Bu, gradyanların büyümesini kontrol eder ve daha dengeli bir eğitim süreci sağlar.
Patlayan Gradyanlar (Exploding Gradients)
Eğitim sırasında, gradyanlar belirli bir eşiğin üzerine çıkar ve bu da ağın aşırı derecede büyük güncellemeler yapmasına neden olabilir.
Ortaya Çıkışı
- Ağın öğrenme oranı çok yüksekse, gradyanlar hızla büyüyebilir ve kontrol edilemeyen güncellemelere neden olabilir.
- Derin sinir ağları genellikle birçok katmandan oluşur ve bu katmanlar arasında geriye doğru gradyanlar aktarılır. Bu süreçte, gradyanlar katmanlardan katmanlara geçerken büyüyebilir ve patlayabilir.
Azaltma Yöntemleri
- Gradyanları belirli bir eşiğin altında veya üstünde tutmak için kısıtlama işlemi uygulanabilir. Bu, gradyanların patlamasını önler ve modelin daha istikrarlı bir şekilde eğitilmesini sağlar.
- Öğrenme oranı, gradyanların büyümesini kontrol etmek için düşürülebilir. Daha düşük bir öğrenme oranı, daha yavaş ve istikrarlı bir eğitim süreci sağlar.
