Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👇 Зачем в машинном обучении иногда специально нарушают симметрию

Во многих моделях, особенно нейронных сетях, изначальная симметрия (одинаковая инициализация весов, одинаковая структура путей) может привести к тому, что все нейроны начинают учиться одинаково — и, по сути, дублируют друг друга. Это мешает сети извлекать разнообразные признаки и тормозит обучение.

Чтобы этого избежать, симметрию намеренно ломают — например, инициализируя веса случайными значениями, даже если структура одинаковая. Этот маленький хаос позволяет разным частям модели начать «думать» по-разному с самого старта и постепенно развивать разные специализации.

Симметрия красива в математике, но в обучении может быть смертельна: без разнообразия начальных состояний — нет разнообразия решений.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤3

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1052

720 viewsJul 3 at 18:16

👇 Зачем в машинном обучении иногда специально нарушают симметрию

Во многих моделях, особенно нейронных сетях, изначальная симметрия (одинаковая инициализация весов, одинаковая структура путей) может привести к тому, что все нейроны начинают учиться одинаково — и, по сути, дублируют друг друга. Это мешает сети извлекать разнообразные признаки и тормозит обучение.

Чтобы этого избежать, симметрию намеренно ломают — например, инициализируя веса случайными значениями, даже если структура одинаковая. Этот маленький хаос позволяет разным частям модели начать «думать» по-разному с самого старта и постепенно развивать разные специализации.

Симметрия красива в математике, но в обучении может быть смертельна: без разнообразия начальных состояний — нет разнообразия решений.

Библиотека собеса по Data Science