Modular Manifolds
Нормализация тензоров в больших нейросетях — ключевой аспект их стабильного обучения. Она предотвращает проблемы численной нестабильности, такие как переполнение или исчезновение градиентов, и упрощает проектирование алгоритмов, обеспечивая предсказуемость размеров весов, активаций и обновлений. Хотя нормализация активаций (например, layer norm) и градиентов уже стала стандартом, нормализация весовых матриц применяется реже, несмотря на потенциальные преимущества.
Ограничение норм весов помогает контролировать относительный размер обновлений, избегать взрыва норм и улучшать condition number матриц, делая их поведение более предсказуемым. Это позволяет сосредоточить усилия по настройке гиперпараметров на наиболее значимых тензорах. Практические реализации, такие как в EDM2, показывают, что такие методы могут улучшать устойчивость и эффективность обучения больших моделей.