Dlaczego funkcje aktywacji niecentrowanej są problemem w propagacji wstecznej?

Przeczytałem tutaj :

Wyjścia sigmoidalne nie są wyśrodkowane na zero . Jest to niepożądane, ponieważ neurony w późniejszych warstwach przetwarzania w sieci neuronowej (więcej o tym wkrótce) otrzymywałyby dane, które nie są wyśrodkowane. Ma to wpływ na dynamikę podczas opadania gradientu, ponieważ jeśli dane wchodzące do neuronu są zawsze dodatnie (np. elementarnie w )), to gradient na wagach podczas propagacji wstęgowej stanie się albo wszystkie są dodatnie lub wszystkie ujemne (w zależności od gradientu całego wyrażenia $x > 0$ $f = w^Tx + b$ $w$ $f$ ). Może to wprowadzić niepożądaną dynamikę zygzakowatą w aktualizacjach gradientu dla odważników. Należy jednak zauważyć, że po dodaniu tych gradientów do partii danych ostateczna aktualizacja wag może mieć zmienne znaki, co nieco łagodzi ten problem. Jest to zatem niedogodność, ale ma mniej poważne konsekwencje w porównaniu do powyższego problemu z nasyconą aktywacją.

Dlaczego posiadanie wszystkich (elementarnie) prowadzi do całkowicie dodatnich lub całkowicie ujemnych gradientów na ? $x>0$ $w$

neural-networks deep-learning backpropagation Amelio Vazquez-Reina
źródło

Miałem też dokładnie to samo pytanie, oglądając filmy CS231n.

subwaymatch

Odpowiedzi:

f = \sum w_{i} x_{i} + b

$f=\sum w_ix_i+b$

\frac{d f}{d w_{i}} = x_{i}

$\frac{df}{dw_i}=x_i$

\frac{d L}{d w_{i}} = \frac{d L}{d f} \frac{d f}{d w_{i}} = \frac{d L}{d f} x_{i}

$\frac{dL}{dw_i}=\frac{dL}{df}\frac{df}{dw_i}=\frac{dL}{df}x_i$

ponieważ , gradient zawsze ma taki sam znak jak (wszystkie dodatnie lub wszystkie ujemne). $x_i>0$ $\dfrac{dL}{dw_i}$ $\dfrac{dL}{df}$

Aktualizacja
Powiedzmy, że istnieją dwa parametry i , jeśli gradienty dwóch wymiarów są zawsze tego samego znaku, oznacza to, że możemy poruszać się tylko w przybliżeniu w kierunku północno-wschodnim lub południowo-zachodnim w przestrzeni parametrów. $w_1$ $w_2$

Jeśli naszym celem jest północno-wschodni obszar, możemy się poruszać tylko w sposób zygzakowaty, aby się tam dostać, podobnie jak parkowanie równoległe na wąskiej przestrzeni. (wybacz mój rysunek)

Dlatego też wszystkie pozytywne lub całkowicie negatywne funkcje aktywacji (relu, sigmoid) mogą być trudne do optymalizacji opartej na gradiencie. Aby rozwiązać ten problem, możemy wcześniej znormalizować dane, aby były wyśrodkowane na zero, jak w przypadku normalizacji wsadowej / warstwowej.

f = \sum w_{i} (x_{i} + b_{i}) .

$f=\sum w_i(x_i+b_i).$

\frac{d L}{d w_{i}} = \frac{d L}{d f} (x_{i} - b_{i})

$\frac{dL}{dw_i}=\frac{dL}{df}(x_i-b_i)$

x_{i}

$x_i$

dontloo
źródło

Proszę mnie poprawić, jeśli się mylę, ale nie powinienem transponować wartości dL / df wartości x, tj. XT, ponieważ użylibyśmy tutaj idei Jakobina.

chinmay

f

$f$

w^{T} x + b

$w^Tx+b$

L

$L$

w

$w$

x

$x$

Tak, to duża literówka z mojego końca. Miałem na myśli df / dw .... ale myślę, że zależy to bardziej od wektora x, a jeśli jest to wektor wiersza lub wektor kolumny

chinmay

d L / d f

$d L/d f$

@floyd hi Właśnie dodałem kilka aktualizacji do twojego pytania

dontloo