Инициализация весов нулями в нейронных сетях является нежелательной практикой по нескольким причинам, связанным с динамикой обучения и эффективностью модели. Вот основные причины, по которым следует избегать такой инициализации:

1. Симметрия весов и проблема одинакового обучения
Когда все веса инициализированы нулями, все нейроны в одном слое сети ведут себя одинаково во время прямого распространения сигнала. Это означает, что независимо от входных данных, все нейроны одного слоя будут вычислять одинаковые выходные данные и, следовательно, получать одинаковые ошибки во время обратного распространения. В результате, при обновлении весов, все веса будут обновляться одинаково, что эффективно делает нейроны в слое идентичными. Это приводит к тому, что такие нейроны не добавляют никакой дополнительной выразительной способности или разнообразия в модель, что существенно ограничивает её мощность.

2. Осутствие начального разрушения симметрии
Инициализация весов случайными значениями помогает разорвать симметрию весов, позволяя каждому нейрону изучать различные аспекты данных в процессе обучения. Это необходимо для того, чтобы каждый нейрон мог развиваться независимо и способствовать изучению разнообразных признаков в данных. Инициализация нулями препятствует этому процессу, сохраняя симметрию и, таким образом, ингибируя эффективное обучение.

3. Отсутствие градиентов для обучения
Если все веса инициализированы нулями, градиенты ошибки, полученные в процессе обратного распространения, будут одинаковыми для всех весов. Это приводит к тому, что обновления весов также будут одинаковыми, и веса останутся одинаковыми на протяжении всего процесса обучения, не позволяя сети адекватно адаптироваться и учиться на основе предоставленных данных.

4. Неактивация нейронов
Если активационная функция, такая как ReLU (Rectified Linear Unit), используется в нейронной сети, начальная инициализация весов нулями приведет к тому, что выходы всех нейронов будут нулями. Поскольку ReLU возвращает ноль для любых отрицательных входов и линейно пропускает положительные входы, нулевые веса приведут к нулевому выходу на всех нейронах, что делает нейроны фактически неактивными в процессе обучения.

Рекомендации по инициализации:
Вместо инициализации нулями рекомендуется использовать методы, такие как инициализация Хе (He initialization) или инициализация Глорота (Glorot/Xavier initialization), которые учитывают размеры предыдущего и следующего слоя для установки весов, что помогает в начальном разрушении симметрии и обеспечивает более эффективное обучение сети.

May 24, 2024, easyoffer