-
Алгоритмы оптимизации: Adam, RMSProp и их конкуренты
В машинном обучении и особенно в обучении нейронных сетей центральное место занимает процесс оптимизации. Именно он определяет, как модель будет корректировать свои веса, чтобы минимизировать ошибку предсказания и повысить точность. От выбора оптимизатора зависит, насколько быстро и стабильно сеть обучится, а также сможет ли она избежать застревания в локальных минимумах. Сегодня существует множество алгоритмов оптимизации,…
-
Как распознать переобучение в физической модели
Современные физические модели, основанные на вычислительном моделировании, машинном обучении и численных методах, становятся все более сложными и точными. Однако даже самые продвинутые модели подвержены риску переобучения — ситуации, когда алгоритм или расчетная схема начинает идеально воспроизводить уже известные данные, но теряет способность адекватно предсказывать новые. Для прикладных наук это особенно критично: ошибка в прогнозе поведения…
-
Проблема забывания в нейросетях: как сохранить знания модели
Когда человек осваивает новый навык, он обычно не теряет старые — наоборот, интегрирует их в общий опыт. Искусственные нейросети ведут себя иначе. При обучении новым задачам они склонны «забывать» то, чему были обучены раньше. Это явление известно как катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) и является одной из самых острых проблем в современной нейроинформатике. Для создания по-настоящему…
-
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…