Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le problème de la disparition du gradient est un défi majeur dans l'entraînement des réseaux de neurones récurrents (RNN). Ce problème survient lorsqu'au cours de l'apprentissage, les gradients des poids deviennent extrêmement petits, rendant l'entraînement inefficace. Il est crucial de comprendre ce phénomène pour pouvoir développer des méthodes d'entraînement efficaces pour les RNN.
Lors de l'entraînement d'un RNN, l'algorithme de rétropropagation à travers le temps (BPTT) est utilisé pour ajuster les poids. Cependant, lorsque les gradients sont calculés à partir des couches finales jusqu'aux premières couches, ils peuvent diminuer exponentiellement, surtout si les valeurs des poids sont inférieures à 1. Cela signifie que les contributions des couches initiales au gradient deviennent négligeables, rendant l'apprentissage inefficace pour ces couches. Cette diminution exponentielle des gradients est ce qu'on appelle la disparition du gradient.
Le principal impact de la disparition du gradient est que le réseau devient incapable d'apprendre à partir de longues dépendances séquentielles. En d'autres termes, les informations des expositions initiales dans les séquences d'apprentissage ne sont pas correctement prises en compte car leurs gradients sont presque nuls. Cela est particulièrement problématique pour les tâches nécessitant une mémoire à long terme telles que la traduction automatique ou l'analyse de séquences de texte longues.
Pour atténuer ce problème, plusieurs stratégies ont été proposées :
En résumé, le problème de la disparition du gradient limite fortement la capacité des RNN traditionnels à apprendre des relations à long terme dans les données séquentielles. Grâce à une combinaison de normalisation des gradients, de choix judicieux de fonctions d'activation et d'architecture avancée comme les LSTM et GRU, ce problème peut être atténué, permettant des performances d'apprentissage significativement améliorées.