O que significa "Mínimos Afiados"?
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Mínimos afiados são pontos na paisagem de perda de um modelo onde o desempenho dele é super sensível a pequenas mudanças. Quando um modelo é treinado, ele busca alcançar um valor de perda baixo, que indica um bom desempenho. Mas, em alguns casos, o modelo acaba em um mínimo afiado, onde uma leve alteração pode fazer a performance despencar.
Por que Mínimos Afiados são um Problema
Quando os modelos encontram mínimos afiados, geralmente eles não generalizam bem para novos dados. Isso significa que, embora possam ir bem nos dados de treino, podem ter dificuldade com dados que nunca viram. Isso pode ser bem complicado em aprendizado federado, onde vários clientes têm distribuições de dados diferentes. Nesses casos, mínimos afiados podem levar a um modelo global que não se sai bem com todos os clientes.
Estratégias para Evitar Mínimos Afiados
Para lidar com o problema dos mínimos afiados, os pesquisadores desenvolveram métodos para incentivar os modelos a encontrarem mínimos mais planos. Mínimos mais planos são mais estáveis e geralmente oferecem um desempenho melhor em diferentes dados. Uma abordagem comum é usar técnicas de minimização que consideram a "afiabilidade" dos mínimos durante a otimização.
Outra forma é usar perturbações aleatórias para desviar o modelo de mínimos afiados. Ao introduzir pequenas mudanças nos dados de treino ou nos parâmetros do modelo, essas técnicas podem ajudar a encontrar mínimos mais planos de forma mais eficaz. Isso pode levar a um desempenho geral melhor quando o modelo é usado em situações do mundo real.