勾配消失（Gradient Vanishing）は、深層ニューラルネットワークの訓練において、特に逆伝播（Backpropagation）アルゴリズムを使用する際に発生する一般的な問題の一つです。この問題は、勾配降下法（Gradient Descent）によるパラメータの更新中に、勾配が急速に小さくなり、ネットワークの重みがほとんど変化しなくなる現象です。このため、ネットワークの訓練が進まず、最適なモデルの収束が難しくなります。
勾配消失の原因
勾配消失の主な原因は、以下の2つの要因に関連しています。
活性化関数の選択 : 活性化関数（Activation Function）が非線形である場合、逆伝播中に勾配が計算されます。一部の活性化関数（例: シグモイド関数やハイパボリックタンジェント関数）は、入力が非常に大きな値を取ると、その勾配がほとんどゼロに近づきます。これにより、勾配消失の問題が発生します。
ネットワークの深さ : ネットワークが深くなるにつれて、逆伝播中の勾配が段々と小さくなりやすくなります。このため、深層学習モデルでは、浅いモデルと比較して勾配消失のリスクが増加します。
勾配消失の解決手法
勾配消失が発生すると、モデルの重みが更新されなくなり、訓練データに対する性能が収束せず、訓練プロセスが困難になります。この問題を解決するために、いくつかのアプローチが提案されています。例えば、次の手法が使用されます。
- 活性化関数の変更 : シグモイド関数やハイパボリックタンジェント関数の代わりに、Rectified Linear Unit（ReLU）などの勾配が急激に小さくなりにくい活性化関数を使用します。
- 重みの初期化 : 正しい重みの初期化方法を選択し、勾配消失を軽減することがあります。
- バッチ正規化とレイヤー正規化 : バッチ正規化（Batch Normalization）やレイヤー正規化（Layer Normalization）といった正規化テクニックを使用して、勾配の安定性を向上させます。このテクニックについては以前の回答で説明しました。
- 残差接続 : 残差接続（Residual Connections）と呼ばれるアーキテクチャを使用して、勾配が遠くの層に伝播しやすくします。これはディープラーニングモデルの訓練において非常に有効です。
勾配消失問題を解決するために、これらの手法を組み合わせて使用することが一般的です。このようなアプローチによって、非常に深いニューラルネットワークモデルの訓練が可能になり、高性能なモデルを構築することができます。
