Takapropagointia

Takapropagointi, eli backpropagation, on laskentamenetelmä, jota käytetään keinotekoisten neuroverkkojen kouluttamiseen. Se antaa mahdollisuuden laskea nopeasti verkon painojen gradientit ja siten ohjata oppimista kohti parempaa virheenkorjausta. Takapropagointi operoi laskennallisessa grafiikassa, jossa verkon etenevä syöttö (forward pass) tuottaa tulokset ja virheen suunta sekä suuruus lasketaan jälkimmäisessä vaiheessa takaperin (backward pass) kerros kerrokselta. Tämä mahdollistaa osittaisgradienttien kertolaskujen avulla painojen osittaisgradienttien muodostamisen.

Historiaa ja taustaa: takapropagointi yhdistettiin laajalti keinotekoisessa neuroverkoissa 1980-luvulla; merkittävä virstanpylväs oli Rumelhart, Hinton ja Williamsin vuonna 1986 julkaisema työ, jossa esiteltiin virheiden takaisinlevittäminen opetuksessa. Menetelmä perustuu matematiikan kielellä chain rule -kaavaan, ja sitä voidaan soveltaa sekä yksinkertaisiin että syviin, monikerroksisiin verkkoihin.

Toimintaperiaate: verkko suorittaa forward-passissa syötteestä aktivaatioita ja tappiota koskevan mittarin arvon. Tämän jälkeen takapropagoinnissa lasketaan virheen osittaisderivaatioiden ketjuun liittyvät osuudet jokaiselle painalle kerroksittain, jotta saadaan painojen gradientit. Painoja päivitetään usein gradienttien perusteella käyttämällä oppimanopeutta (learning rate) ja esimerkiksi stokastista tai minilisäydä tutkimuksissa.

Käyttökohteet ja variantit: yleisin sovellus on verkkokaavojen, kuten syvien syötteen verkkojen (deep neural networks), kouluttaminen. Erityisesti takapropagointi voidaan laajentaa ajallisesti osaksi takapropagointia ajallisesti ulkoisiin verkkoihin (BPTT) rekursiivisissa verkkojen (RNN) koulutuksessa.

Rajoitteet ja huomioitavat seikat: vanhingas-/ekskoittuva gradientti, liikakasvu ja painojen aliarvostus voivat haitata oppimista. Hyvin toimiva takapropagointi edellyttää differentiable-aktivaatio- ja kustannusfunktioita sekä huolellista initiaalointia ja säännöllistä optimointia.