• Ученые из МФТИ изучили, как изменяется и стабилизируется обучение нейросетей при увеличении объема данных.
• Исследование основано на теоретическом анализе и обширных экспериментах.
• Ландшафт функции потерь нейросети сходится к определенной форме при увеличении размера выборки.
• Это имеет важные последствия для глубинного обучения и разработки методов определения объема данных.
• Нейронные сети являются мощным инструментом искусственного интеллекта, используемым в различных технологиях.
• Обучение нейросети - это поиск оптимальных настроек параметров, минимизирующих ошибки предсказаний.
• Ключевым понятием является функция потерь, которая измеряет, насколько «неправильно» работает нейросеть на данном этапе обучения.
• Анализ формы ландшафта функции потерь использует математический инструмент - матрицу Гессе.
• Исследование показало, что ландшафт функции потерь стабилизируется по мере увеличения размера выборки.