Exploding Gradient 문제 이해

Source: Dev.to

왜 신경망이 폭발하는가 — 도움이 되는 간단한 해결책

특히 RNN과 같은 신경망을 학습시킬 때는 폭풍 속에서 배를 조종하는 느낌이 들 수 있습니다: 작은 변화가 통제 불능으로 커져 학습이 실패하게 됩니다.
이런 통제되지 않은 현상을 폭발하는 그래디언트라고 합니다. 발생하면 모델이 크게 튀어오르며, 사실상 지금까지 배운 것을 잊어버리게 됩니다.

폭발하는 그래디언트

• 역전파 과정에서 그래디언트가 지나치게 커질 때 발생합니다.
• 불안정한 업데이트를 초래하고 학습이 발산할 수 있습니다.

그래디언트 클리핑

폭발하는 그래디언트를 제어하는 간단하고 실용적인 트릭이 그래디언트 클리핑입니다.
핵심 아이디어는 업데이트를 적용하기 전에 그래디언트의 크기를 제한하는 것입니다. 이렇게 하면 파라미터가 크게 변하는 것을 방지해 학습을 안정시킵니다.

• 한 걸음이 갈 수 있는 거리를 제한하는 안전 로프와 같습니다.
• 모든 문제를 해결해 주지는 않지만, 안정성을 회복하고 네트워크가 계속 학습하도록 도와줍니다.
• 텍스트나 음악 예측 같은 작업에 충분히 효과적입니다.

언제 사용해야 할까

• 학습이 불안정하게 느껴지거나 손실값이 급격히 상승한다면 그래디언트 클리핑을 시도해 보세요.
• 많은 팀이 이를 첫 번째 방어선으로 채택하고 있으며, 눈에 띄게 좋은 결과를 얻는 경우가 많습니다.

추가 읽을거리

Understanding the exploding gradient problem

🤖 이 분석 및 리뷰는 주로 AI에 의해 생성·구성되었습니다. 내용은 정보 제공 및 빠른 검토를 위한 목적입니다.