Уменьшение дисперсии в начальных весах модели может оказать значительное влияние на процесс обучения нейронной сети. Давайте рассмотрим, как это работает и какие преимущества может предоставить такой подход.

• Когда веса инициализируются с высокой дисперсией, это может привести к сильным колебаниям в значениях градиентов. Эти колебания могут затруднить процесс обучения, так как модель будет "скакать" между различными решениями.
• Уменьшая дисперсию, мы делаем начальные веса более стабильными, что позволяет градиентному спуску двигаться более плавно и уверенно.

• Если начальные веса близки к нулю или имеют небольшие значения, это может помочь избежать ситуации, когда один из нейронов "перекрывает" других, что может происходить при больших начальных весах.
• С более равномерными начальными весами, градиенты будут более сбалансированными, и все нейроны смогут учиться более эффективно.

• С уменьшением разброса весов, пространство поиска для градиентного спуска становится более ограниченным. Это может помочь модели быстрее находить оптимальное решение, так как она не будет "блуждать" по слишком широкому пространству возможных весов.

• Хотя в некоторых экспериментах разница может быть незначительной, это не означает, что уменьшение дисперсии не имеет значения. Важно помнить, что результаты могут зависеть от конкретной задачи и архитектуры сети.
• Выбор хорошего random seed также играет важную роль, но он не заменяет необходимость в разумной инициализации весов.

Таким образом, уменьшение дисперсии в начальных весах может помочь в создании более стабильной и эффективной модели, что в конечном итоге может привести к лучшим результатам в обучении. Несмотря на то что в некоторых случаях разница может быть незначительной, это все же важный аспект, который стоит учитывать при проектировании нейронных сетей.