폭발하는 그라데이션

그라데이션이 폭발하는 원인

폭발적인 그라데이션 문제에는 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다:

• 딥 네트워크 아키텍처: 레이어가 많은 네트워크에서는 역전파 과정에서 그라데이션이 반복적으로 곱해집니다. 이러한 그라디언트의 크기가 지속적으로 1보다 크면 그 곱이 기하급수적으로 증가하여 폭발적으로 커질 수 있습니다. 이는 긴 시퀀스를 처리하는 RNN에서 특히 많이 발생합니다.
• 가중치 초기화: 가중치를 잘못 초기화하면 그라데이션이 큰 값에서 시작되어 폭발할 가능성이 높아질 수 있습니다.
• 활성화 함수: 특정 활성화 함수는 네트워크 아키텍처 및 초기화와 관련하여 신중하게 선택하지 않으면 더 큰 그라데이션 값에 기여할 수 있습니다.
• 높은 학습률: 학습 속도가 크다는 것은 가중치를 업데이트하는 동안 더 큰 단계가 수행된다는 것을 의미합니다. 그라데이션이 이미 큰 경우 학습 속도가 높으면 업데이트가 증폭되어 불안정성과 그라데이션 폭발을 일으킬 수 있습니다. 따라서 하이퍼파라미터를 적절히 조정하는 것이 중요합니다.

결과 및 탐지

폭발하는 그라데이션은 몇 가지 문제가 되는 방식으로 나타납니다:

• 불안정한 훈련: 모델의 성능이 업데이트마다 큰 폭으로 변동하여 수렴하지 못합니다.
• 대규모 가중치 업데이트: 모델 가중치가 크게 변경되어 이전 학습이 취소될 수 있습니다.
• NaN 손실: 매우 큰 값으로 인해 숫자 오버플로가 발생하면 손실 함수가 NaN(Not a Number)이 되어 학습 프로세스가 완전히 중단될 수 있습니다. 수치 안정성이 중요한 문제가 됩니다.
• 수렴의 어려움: 모델이 손실을 효과적으로 최소화하는 좋은 매개변수 집합을 찾는 데 어려움을 겪습니다.

폭발하는 그래디언트를 감지하려면 손실 함수의 갑작스러운 급증을 관찰하거나, 그래디언트의 크기(그래디언트 표준)를 확인하거나, 매우 큰 가중치 값을 발견하는 등 훈련 과정을 모니터링해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 메트릭을 시각화하는 데는 TensorBoard와 같은 도구가 유용할 수 있습니다.

완화 기술

다행히도 몇 가지 기술을 통해 그라데이션 폭발을 효과적으로 방지하거나 완화할 수 있습니다:

• 그라데이션 클리핑: 가장 일반적인 솔루션입니다. 그라데이션의 크기(표준)에 대해 미리 정의된 임계값을 설정하는 것이 포함됩니다. 역전파 중에 그라데이션 노름이 이 임계값을 초과하면 임계값에 맞게 축소되어 지나치게 커지는 것을 방지합니다. PyTorch 쉽게 구현할 수 있는 유틸리티를 제공합니다.
• 가중치 정규화: L1 또는 L2 정규화와 같은 기술은 가중치의 크기에 따라 손실 함수에 페널티를 추가하여 가중치가 너무 커지는 것을 방지합니다.
• 배치 정규화: 배치 정규화: 배치 정규화는 네트워크 내 레이어에 대한 입력을 정규화하여 활성화 및 그라데이션의 분포를 안정화하여 폭발 가능성을 줄입니다.
• 적절한 웨이트 초기화: 자비에/글로트 초기 화 또는 히 초기화와 같이 확립된 초기화 방식을 사용하면 처음부터 그래디언트를 합리적인 범위로 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 학습 속도 조정하기: 학습 속도를 낮추면 가중치 업데이트의 크기를 줄일 수 있어 학습이 더 안정적으로 이루어질 수 있습니다. 학습 속도 스케줄링과 같은 기술도 유용합니다.
• 아키텍처 선택: 그라데이션 문제가 발생하기 쉬운 RNN의 경우, 그라데이션 흐름을 제어하는 내부 메커니즘이 있는 LSTM(장단기 메모리) 또는 GRU(게이트 반복 유닛) 와 같은 아키텍처를 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 딥 CNN의 경우, 잔여 네트워크(ResNet) 와 같은 아키텍처는 스킵 연결을 사용하여 그라데이션 흐름을 용이하게 합니다.

실제 사례

1. 기계 번역: 기계 번역을 위한 RNN 또는 트랜스포머 훈련에는 잠재적으로 긴 문장을 처리하는 작업이 포함됩니다. 그라데이션 클리핑과 같은 기술이나 LSTM과 같은 아키텍처가 없으면 여러 시간 단계에 걸쳐 오류를 역전파할 때 그라데이션이 폭발적으로 증가하여 텍스트의 장거리 종속성을 학습할 수 없게 됩니다.
2. 딥 이미지 인식: 이미지넷과 같은 대규모 데이터 세트에서 복잡한 이미지 인식 작업을 위해 매우 심층적인 컨볼루션 신경망(CNN)을 훈련 할 때, 특히 초기화나 학습 속도를 주의 깊게 관리하지 않으면 기울기가 폭발적으로 증가하여 문제가 발생할 수 있습니다. 일괄 정규화 및 잔여 연결과 같은 기술은 다음과 같은 모델에서 표준으로 사용됩니다. Ultralytics YOLO 와 같은 모델에서는 학습 중에 안정적인 그라데이션 흐름을 보장하기 위해 표준으로 사용됩니다.

폭발하는 그라데이션과 사라지는 그라데이션

폭발하는 그래디언트는 종종 소실되는 그래디언트와 함께 논의됩니다. 두 가지 모두 역전파 중에 그라디언트 흐름을 방해하여 딥 네트워크의 학습을 방해하지만, 서로 반대되는 현상입니다:

• 폭발하는 그라데이션: 그라데이션이 제어할 수 없을 정도로 커져 불안정한 업데이트와 발산으로 이어집니다.
• 사라지는 그라데이션: 그라데이션이 기하급수적으로 작게 축소되어 이전 레이어의 가중치 업데이트를 효과적으로 방지하고 학습 과정을 지연시킵니다.

이러한 기울기 문제를 해결하는 것은 최신 인공지능(AI)에 사용되는 강력하고 심층적인 모델을 성공적으로 훈련하는 데 필수적이며, 여기에는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 개발 및 훈련된 모델도 포함됩니다. 더 많은 모델 훈련 팁은 설명서에서 확인할 수 있습니다.