Was bedeutet "Gradient-Verschwinden"?

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Das Verschwinden der Gradienten ist ein Problem, das beim Training von neuronalen Netzwerken auftreten kann. Es passiert, wenn die Änderungen der Parameter eines Modells sehr klein werden, was es dem Modell schwer macht, aus den Daten zu lernen. Das passiert typischerweise bei tiefen Netzwerken, wo die Informationen von einer Schicht zur nächsten weitergegeben werden.

Wenn ein neuronales Netzwerk versucht, seine Gewichte während des Trainings zu aktualisieren, verwendet es das, was man Gradient nennt. Der Gradient sagt dem Netzwerk, wie es seine Gewichte basierend auf Fehlern in den Vorhersagen anpassen soll. Wenn diese Gradienten jedoch zu klein werden, werden die Aktualisierungen der Gewichte winzig, was das Lernen verlangsamt oder ganz stoppt.

Dieses Problem kann dazu führen, dass das Modell nicht gut funktioniert, da es nicht effektiv aus den Eingabedaten lernen kann. Um dabei zu helfen, suchen Forscher oft nach Möglichkeiten, wie Gradienten besser durch das Netzwerk fließen können. Lösungen können spezielle Strukturen innerhalb des Netzwerks oder Techniken umfassen, um stärkere Gradienten während des Trainingsprozesses aufrechtzuerhalten.