Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности в контексте нейронных сетей и машинного обучения включает в себя несколько ключевых подходов. Рассмотрим их подробнее:

1. Инициализация весов:
   • Использование различных методов инициализации весов, таких как инициализация Глоротом (He) или Инициализация Ксавье, может помочь избежать попадания в локальные минимумы на начальном этапе обучения.
2. Адаптивные методы оптимизации:
   • Применение адаптивных алгоритмов оптимизации, таких как Adam, RMSProp или AdaGrad, которые адаптируют скорость обучения на основе градиентов, может помочь в более эффективном поиске глобального минимума.
3. Регуляризация:
   • Использование методов регуляризации, таких как L1 или L2 регуляризация, помогает избежать переобучения и может способствовать лучшему обобщению модели.
4. Применение техник случайности:
   • Включение случайности в обучение, например, с помощью случайного выбора подмножества данных (mini-batch) или добавления случайного шума к весам, может помочь избежать попадания в локальные минимумы.
5. Увеличение сложности модели:
   • Использование более сложных архитектур нейронных сетей, таких как глубокие сети или сети с остаточными связями (ResNet), может помочь в более эффективном поиске глобального минимума.
6. Изменение скорости обучения:
   • Динамическое изменение скорости обучения в процессе обучения, например, использование методов понижения скорости обучения (learning rate decay), может помочь в более тщательном исследовании пространства параметров и избежать локальных минимумов.

Каждый из этих подходов может быть использован как в отдельности, так и в комбинации, в зависимости от конкретной задачи и архитектуры модели. Важно помнить, что сохранение стабильности в процессе обучения также критично, чтобы избежать резких изменений в параметрах модели, которые могут привести к ухудшению ее производительности.