Почему раньше возникала проблема исчезающего градиента?

Проблема исчезающего градиента (vanishing gradient) возникала в глубоких нейронных сетях из-за особенностей обратного распространения ошибки через множество слоёв. При вычислении градиентов для обновления весов, если функции активации имеют производные меньше единицы (например, сигмоида или tanh), то при последовательном умножении этих производных градиенты на более ранних слоях становятся очень малыми — близкими к нулю.

Это приводит к тому, что веса в первых слоях почти не обновляются, и сеть не может эффективно обучаться, особенно в глубоких архитектурах.

Причины и решения:

• Использование функций активации с ненасыщающимися производными, например ReLU, которые не уменьшают градиент так сильно.
• Инициализация весов, которая сохраняет масштаб градиентов (например, инициализация He или Xavier).
• Архитектуры с пропускными связями (ResNet), которые облегчают поток градиентов.

Таким образом, исчезающий градиент был проблемой классических глубоких сетей, но современные методы и архитектуры значительно её смягчают.