Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🤔 Могут ли skip-соединения мешать обучению в неглубокой нейросети

Да, если сеть слишком мелкая, skip-соединения могут ослабить мотивацию для глубоких слоёв учиться извлекать сложные признаки. Поскольку информация может легко «перепрыгивать» через слои по пути тождественности, модель может просто передавать входы напрямую к выходу — и недообучиться.

➡️ Такой эффект особенно заметен, если задача требует сложных преобразований. Решение: можно добавить «управление» потоком по skip-пути — например, с помощью гейтов или 1x1-сверток.

➡️ Если вы замечаете, что сеть не учит ничего полезного — попробуйте временно отключить skip-соединения, посмотреть на активации по слоям, или усилить регуляризацию (dropout, weight decay). Это может помочь сети начать извлекать более глубокие представления.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/941

1.0K viewsApr 21 at 17:51

🤔 Могут ли skip-соединения мешать обучению в неглубокой нейросети

Да, если сеть слишком мелкая, skip-соединения могут ослабить мотивацию для глубоких слоёв учиться извлекать сложные признаки. Поскольку информация может легко «перепрыгивать» через слои по пути тождественности, модель может просто передавать входы напрямую к выходу — и недообучиться.

➡️ Такой эффект особенно заметен, если задача требует сложных преобразований. Решение: можно добавить «управление» потоком по skip-пути — например, с помощью гейтов или 1x1-сверток.

➡️ Если вы замечаете, что сеть не учит ничего полезного — попробуйте временно отключить skip-соединения, посмотреть на активации по слоям, или усилить регуляризацию (dropout, weight decay). Это может помочь сети начать извлекать более глубокие представления.

Библиотека собеса по Data Science