Was genau bedeutet Fehler im Restmodul?
Das Restmodul ist eine häufig verwendete Technik beim Deep Learning, mit der das Problem des Verschwindens und der Explosion von Gradienten gelöst und die Genauigkeit und Stabilität des Modells verbessert werden. Sein Kern ist die Restverbindung, die Eingabedaten und Ausgabedaten hinzufügt, um eine schichtübergreifende Verbindung zu bilden, wodurch das Modell leichter Restinformationen lernen kann. Fehler bezieht sich auf den Fehler an der Restverbindung. Im Folgenden wird dieses Konzept im Detail erläutert.
Beim Deep Learning bezieht sich Fehler normalerweise auf die Differenz zwischen dem vorhergesagten Wert der Trainingsdaten und dem wahren Wert, auch Verlust genannt. Im Residuenmodul unterscheidet sich die Fehlerberechnungsmethode vom gewöhnlichen neuronalen Netzwerkmodell, einschließlich der folgenden zwei Aspekte:
1 Residuenberechnungsfehler
Der Residuum im Residuenmodul wird durch Eingabe verbunden Die Daten sind zu den Ausgabedaten hinzugefügt, um eine schichtübergreifende Verbindung zu erreichen. Beim Residuen-Join müssen wir das Residuum berechnen, das die Differenz zwischen den Eingabedaten und den Ausgabedaten darstellt. Um den Fehler bei der Residuenberechnung zu messen, werden im Allgemeinen Indikatoren wie der quadratische Fehler oder der mittlere quadratische Fehler verwendet. Der quadratische Fehler ist das Quadrat der Differenz zwischen dem vorhergesagten Wert und dem wahren Wert, während der mittlere quadratische Fehler der Durchschnitt der quadrierten Fehler ist. Durch die Reduzierung des Restberechnungsfehlers können wir erkennen, dass der Anpassungseffekt des Modells umso besser ist, je kleiner der Unterschied an der Restverbindung ist.
2. Restausbreitungsfehler
Im Restmodul fügt die Restverbindung nicht nur die Eingabedaten zu den Ausgabedaten hinzu, sondern gibt den Fehler auch zurück auf die vorherigen Ebenen. Der verbleibende Ausbreitungsfehler bezieht sich daher auf den Fehler, der bei der Ausbreitung von Fehlern von der Ausgabeschicht zurück zu vorherigen Schichten auftritt. In herkömmlichen neuronalen Netzen können Fehler nur von der Ausgabeschicht aus vorwärts und rückwärts übertragen werden, während im Restmodul Fehler von der Restverbindung aus vorwärts und rückwärts übertragen werden können. Diese Ausbreitungsmethode kann es dem Modell erleichtern, die Restdifferenzinformationen zu lernen , wodurch die Genauigkeit und Stabilität des Modells verbessert wird.
Daher ist es während des Trainingsprozesses notwendig, den Fehler an der Restverbindung zu minimieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass der Fehler effektiv auf die vorherigen Schichten übertragen werden kann. Um dieses Ziel zu erreichen, kann der Backpropagation-Algorithmus zur Berechnung des Fehlergradienten verwendet werden, und die Modellparameter können durch den Optimierungsalgorithmus aktualisiert werden, sodass der Fehler schrittweise verringert und die Genauigkeit des Modells schrittweise verbessert wird.
Es ist zu beachten, dass der Fehler unter dem Restmodul relativ zum gewöhnlichen neuronalen Netzwerk ist. Es betont den Unterschied zwischen der Eingabe und der Ausgabe, während das gewöhnliche neuronale Netzwerk den Unterschied zwischen der Eingabe und der Vorhersage hervorhebt. Daher muss beim Entwerfen und Optimieren des Restmoduls berücksichtigt werden, wie die Restinformationen effektiv genutzt werden können, um die Ausdrucksfähigkeit und Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern und dadurch eine bessere Leistung zu erzielen.
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