勾配消失問題

更新日:

用語解説

勾配消失問題は、層の深いニューラルネットワークで、誤差をさかのぼって伝えるうちに勾配が極端に小さくなり、入力に近い層がほとんど学習されなくなる問題です。

■ 試験で押さえるポイント

  • 1より小さい値を何度も掛けるため、勾配が小さくなります。

  • シグモイド関数は、勾配消失を起こしやすい活性化関数です。

  • ReLU関数の利用や、残差接続などで緩和します。

■ 選択肢での判断ポイント

入力に近い層ほど学習が進まない現象です。ReLUなどが対策です。

音声で聞く

同じ分野の用語