Cosa significa "Perdita di plasticità"?
Indice
La perdita di plasticità si riferisce alla difficoltà che ha una rete neurale nell'apprendere nuove informazioni man mano che continua a fare training. Quando una rete inizia ad apprendere, riesce ad adattarsi bene ai nuovi dati. Tuttavia, col tempo, può avere problemi ad aggiornare le sue previsioni in base ai nuovi input. Questo succede soprattutto in situazioni dove i dati non sono costanti, come nel reinforcement learning.
Cause della Perdita di Plasticità
Ci sono diverse ragioni per cui si verifica la perdita di plasticità. Man mano che una rete fa training, la sua capacità di cambiare e apprendere può indebolirsi. Questo può essere influenzato da come è impostata la rete, da come inizia il suo apprendimento e da come si adatta durante il training. Quando le condizioni cambiano troppo, la rete può diventare meno stabile, rendendo difficile trovare le impostazioni giuste per apprendere.
Gestire la Perdita di Plasticità
Per contrastare la perdita di plasticità, i ricercatori hanno scoperto che è utile affrontare più cause contemporaneamente. Utilizzando un mix di tecniche, come aggiustare i layer e applicare weight decay, le reti possono mantenere la loro capacità di apprendere anche quando le condizioni cambiano. Questo approccio ha mostrato risultati promettenti in vari compiti, inclusi quelli comunemente trovati negli scenari di reinforcement learning.