2025-09-04 05:29:20
Паралич сети может наступить, когда:
- весовые значения становятся очень большими
- размер шага становится очень большой
- размер шага становится очень маленький
- весовые значения становятся очень маленькими
Другие предметы Университет Проблемы обучения в нейронных сетях искусственный интеллект в образовании AI в университетах технологии обучения автоматизация образовательного процесса адаптивное обучение искусственный интеллект и студенты влияние AI на обучение инновации в образовании цифровизация университетов обучение с помощью AI будущее образования с AI развитие навыков с AI AI и педагогика образовательные технологии AI для преподавателей
2025-09-04 05:29:34
Паралич сети, часто называемый "взрывом градиентов", может происходить по нескольким причинам, связанным с весовыми значениями и размером шага. Давайте разберем каждый из предложенных вариантов, чтобы понять, когда может произойти паралич сети.
- Весовые значения становятся очень большими: Когда весовые значения становятся слишком большими, это может привести к тому, что градиенты, которые вычисляются во время обратного распространения, также становятся очень большими. Это может вызвать неустойчивость в процессе обучения, что в конечном итоге приведет к тому, что обновления весов будут слишком большими и сеть не сможет находить оптимальные решения.
- Размер шага становится очень большим: Если размер шага (или скорость обучения) слишком велик, обновления весов могут превышать оптимальные значения. Это также может привести к тому, что сеть "перепрыгнет" через минимум функции потерь, что приведет к нестабильности и параличу сети.
- Размер шага становится очень маленьким: Если размер шага слишком мал, обучение может стать крайне медленным, и сеть может не успеть адаптироваться к данным. Однако это не приводит к параличу сети в том же смысле, что и предыдущие варианты, но может затруднить процесс обучения.
- Весовые значения становятся очень маленькими: Если весовые значения слишком малы, это может привести к тому, что сеть не сможет эффективно обучаться, но также не вызовет паралича. Сеть будет просто недостаточно чувствительна к изменениям в данных.
Таким образом, наиболее критичными для возникновения паралича сети являются ситуации, когда весовые значения становятся очень большими или размер шага становится очень большим. Эти условия могут вызвать нестабильность в процессе обучения и затруднить оптимизацию модели.