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Introduction to Deep Learning with TensorFlow 2.0

Multilayer Perceptron MLP

vanishing gradient

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시그모이드 함수 및 하이퍼볼릭 탄젠트 함수를 미분하면

각각의 미분 값의 범위가

0~0.25 (시그모이드), 0~1 (하이퍼볼릭 탄젠트) 사이여서

chain rule에 의해 계속해서 반복하여 계산하면

해당값이 0에 가까워져

gradient vanishing problem이 발생하는 거 아닌가요?

강의 내용 중 잘못된 부분이 있는 거 같아 질문 드립니다.

머신러닝 배워볼래요? tensorflow 딥러닝

Answer 1

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AISchool

안녕하세요~. 반갑습니다.

말씀해주신 부분이 맞습니다. 강의내용중에 어떤 부분과 매칭 시켜서 말씀해주신건지 잘 모르겠는데 핵심은 sigmoid와 tanh은 특정 range 이상이나 이하로 인풋값의 범위가 벗어나면 미분값이 0으로 빠져버리는 대신 relu는 양수쪽으로 인풋값이 빠지면 계속해서 미분값이 살아있어서 vanishing gradient problem이 발생할 확률이 작다는 것입니다.

감사합니다~.

22강 코드 call()메서드 is_training -> model(x,False)로 호출시 밸류에러 참고

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