Паралич нейронной сети - это состояние, при котором сеть перестает функционировать из-за невозможности обновления весов параметров во время обучения. Это может произойти из-за различных причин, таких как исчезновение градиента, сильное переобучение, недостаточное количество данных для обучения и другие.
Основной причиной паралича нейронной сети является проблема исчезновения градиента. Когда градиент становится слишком маленьким или слишком большим, процесс обновления весов может остановиться, что приводит к тому, что нейронная сеть перестает учиться. Это часто происходит при использовании функций активации, таких как сигмоид или гиперболический тангенс, которые могут вызывать проблему затухания градиента.
Еще одной причиной паралича нейронной сети может быть слишком большое количество параметров, что ведет к сильному переобучению. В таких случаях сеть может потерять способность обобщать данные и начать делать неправильные выводы.
Для предотвращения паралича нейронной сети необходимо тщательно подбирать параметры обучения, следить за процессом обучения и использовать методы регуляризации, которые помогут сети избежать переобучения. Также важно использовать функции активации, которые не вызывают проблему затухания градиента, например ReLU (линейный выпрямитель).
Таким образом, понимание причин и методов предотвращения паралича нейронной сети является важным аспектом успешного обучения и применения искусственных нейронных сетей.