Нейронные сети учатся совсем не так как люди. Оптимизация нейронной сети — на самом деле градиентный спуск по некоторой функции потерь $$, где переменными являются веса слоёв $$. Это очень мощный подход к подстройке системы, который применяется также в физике, экономике и многих других областях. На данный момент предложено немало конкретных методов градиентного спуска, но все они предполагают, что градиент $$ хорошо себя ведёт: нет обрывов, где он скачкообразно возрастает, или плато, где он обращается в ноль. С первой проблемой можно разобраться при помощи gradient clipping, но вторая заставляет тщательно подумать. Кусочно-линейную или дискретную функцию нетривиально ограничить более приятной функцией

• во многих областях reinforcement learning (далее RL)
• в VAE с дискретными латентными переменными
• в GAN с дискретными генераторами

Как поступать в таких ситуациях?

Под катом много формул и гифок.

Привет, Хабр. Сегодня я бы хотел развить тему вариационной оптимизации и рассказать, как применить её к задаче обрезки малоинформативных каналов в нейронных сетях (pruning). При помощи неё можно сравнительно просто увеличить «скорострельность» нейронной сети, не перелопачивая её архитектуру.