Čo je backpropagation?

Backpropagation (v slovenskom preklade spätná propagácia chyby) je základný algoritmus používaný pri tréningu neurónových sietí. Umožňuje sieti učiť sa z chýb tým, že vypočítava, ako jednotlivé váhy prispeli k celkovej chybe výstupu. Na základe týchto výpočtov sa váhy postupne upravujú, čím sa sieť zlepšuje v riešení danej úlohy.

Ako prebieha backpropagation?

Pri učení neurónovej siete prebiehajú vždy dve základné fázy: výpočet výsledku a následná úprava nastavení modelu, aby sa znížila chyba.

1. V prvej fáze (dopredný prechod) vstupné dáta prejdú všetkými vrstvami siete až po výstup, kde model „povie svoj odhad“. Tento odhad sa porovná so správnou hodnotou a pomocou tzv. funkcie chyby sa vyjadrí jedným číslom, ako veľmi sa model mýli.
2. V druhej fáze (spätný prechod) sa informácia o chybe šíri sieťou späť – od výstupu k vstupu – a pre každé spojenie sa vypočíta, či jeho úprava chybu zmenší alebo zväčší. Na základe toho sa jednotlivé váhy mierne zmenia v takom smere, aby bola chyba pri ďalšom kroku menšia. Opakovaním týchto dvoch fáz sa model postupne zlepšuje.

Princípy učenia siete pomocou backpropagation

Tréning neurónových sietí pomocou spätnej propagácie chyby prebieha iteratívne. V každej iterácii sa spracuje dávka tréningových dát, vypočíta sa chyba a aktualizujú sa váhy. Tento proces sa opakuje, kým sieť nedosiahne požadovanú presnosť alebo kým sa chyba prestane znižovať.

Kľúčovým parametrom je learning rate (miera učenia), ktorý určuje veľkosť krokov pri úprave váh. Príliš vysoká hodnota môže spôsobiť, že algoritmus preskočí optimálne riešenie. Naopak, príliš nízka hodnota spomalí konvergenciu a predĺži čas tréningu.

Vieš, že…

…algoritmus backpropagation bol prvýkrát popísaný už v 70. rokoch 20. storočia, ale skutočný prielom nastal až v roku 1986, keď Rumelhart, Hinton a Williams publikovali prácu o jeho efektívnom využití v neurónových sieťach?

Výzvy pri tréningu neurónových sietí pomocou backpropagation

Pri hlbokých neurónových sieťach sa pri učení objavujú typické technické problémy, ktoré znižujú kvalitu výsledkov aj rýchlosť trénovania.

Pri veľkom počte vrstiev môže byť signál pre úpravu váh v prvých vrstvách extrémne malý – model sa tam potom takmer vôbec neučí (miznúci gradient). Opačný extrém nastáva, keď sú tieto signály príliš veľké, hodnoty vnútri siete „vyletia“ do nerealistických čísel a učenie je nestabilné (explodujúci gradient).

Ďalším obmedzením je, že optimalizačný algoritmus nemusí nájsť najlepšie možné nastavenie v celom priestore, ale môže sa zastaviť v bode, kde je chyba síce menšia, no stále nie najnižšia možná. Moderné techniky – napríklad normalizácia hodnôt medzi vrstvami, špeciálne prepojenia uľahčujúce tok informácie v hlbokých sieťach a pokročilé metódy úpravy váh – tieto problémy zmierňujú a robia tréning stabilnejším.

Využitie v praxi

Backpropagation tvorí základ trénovania prakticky všetkých moderných neurónových sietí. Používa sa pri učení konvolučných sietí pre rozpoznávanie obrazu, rekurentných sietí pre spracovanie sekvenčných dát aj transformerov pre jazykové modely. Frameworky ako TensorFlow a PyTorch implementujú automatickú diferenciáciu, ktorá výpočet gradientov výrazne zjednodušuje.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Deep Learning Book – kapitola o backpropagation od Goodfellowa, Bengia a Courbilla: https://www.deeplearningbook.org

Odporúčané zdroje:

• Stanford CS231n – Convolutional Neural Networks for Visual Recognition: https://cs231n.stanford.edu