ai_learning/modules/09_neural_networks/assignments/02_activations.md

2.3 KiB
Raw Permalink Blame History

Эксперимент с активациями

Теория перед выполнением

Прочитайте активации, инициализацию и регуляризацию и повторите исчезающие градиенты.

Цель

Сравнить sigmoid, tanh, ReLU, LeakyReLU и GELU в одинаковой MLP.

Что сделать

  1. Сформулировать ожидаемый результат до запуска эксперимента.
  2. Реализовать простой baseline.
  3. Реализовать основной метод самостоятельно настолько, насколько требует задание.
  4. Добавить автоматические проверки ключевых вычислений.
  5. Провести эксперимент, сохранить метрики и примеры ошибок.
  6. Заполнить отчёт по common/REPORT_TEMPLATE.md.

Результат

Графики активаций/градиентов, скорость сходимости и выводы.

Решение разместите рядом в solution/. Не коммитьте большие данные, веса или секреты.

Критерии приёмки

  • Выбор учитывает насыщение, dead ReLU и вычислительную стоимость.
  • Код читаем, разбит на функции и запускается по инструкции.
  • Выводы подтверждаются измерениями и не выходят за пределы эксперимента.

Вопросы для самопроверки

  • Почему выбран именно этот метод и какой baseline он должен превзойти?
  • Где здесь возможна утечка данных или некорректная оценка?
  • Как изменится результат при других данных или ограничениях?
  • Какую ошибку модели вы считаете наиболее важной и почему?