-
Self-supervised learning: зачем учить ИИ без учителя
Современный искусственный интеллект способен распознавать лица, переводить тексты и даже писать музыку, но за каждым таким достижением стоят гигантские объемы размеченных данных. Чтобы обучить нейросеть отличать кошку от собаки, нужно показать ей сотни тысяч изображений, каждое из которых человек предварительно пометил нужной меткой. Однако ручная разметка требует времени, денег и человеческих ресурсов. В некоторых областях,…
-
Что скрывает слой нормализации: как BatchNorm влияет на результаты
Современные нейросети стали значительно глубже и сложнее, чем их предшественники десятилетней давности. Сотни слоев, миллионы параметров и сложные архитектуры требуют особого подхода к стабилизации обучения. Одним из ключевых открытий, сделавших возможным эффективное обучение глубоких моделей, стал слой Batch Normalization (BatchNorm). Сегодня он используется почти во всех архитектурах — от сверточных сетей для обработки изображений до…
-
Как выбрать оптимальную функцию активации для своей модели
Функция активации — это невидимый, но ключевой элемент любой нейросети. Именно она определяет, как нейроны будут реагировать на входные данные, и от нее напрямую зависит способность модели распознавать сложные закономерности, обучаться без потери градиента и достигать высокой точности. Правильно выбранная функция активации делает нейросеть устойчивой, быстрой и предсказуемой. Ошибочный выбор, наоборот, может привести к тому,…