O que significa "Perda de Plasticidade"?
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A perda de plasticidade se refere à dificuldade que uma rede neural tem em aprender novas informações enquanto continua treinando. Quando uma rede começa a aprender, ela se adapta bem a novos dados. No entanto, com o tempo, pode ter dificuldades para atualizar suas previsões com base em novos inputs. Isso acontece especialmente em situações onde os dados não são constantes, como em aprendizado por reforço.
Causas da Perda de Plasticidade
Tem várias razões pelas quais a perda de plasticidade acontece. Conforme a rede treina, sua capacidade de mudar e aprender pode enfraquecer. Isso pode ser influenciado por como a rede é configurada, como começa seu aprendizado e como se ajusta durante o treinamento. Quando as condições mudam demais, a rede pode se tornar menos estável, dificultando encontrar as configurações certas para aprender.
Gerenciando a Perda de Plasticidade
Para combater a perda de plasticidade, os pesquisadores descobriram que é útil lidar com várias causas ao mesmo tempo. Usando uma mistura de técnicas, como ajustar camadas e aplicar decaimento de peso, as redes podem manter sua capacidade de aprender mesmo quando as condições mudam. Essa abordagem tem mostrado resultados promissores em várias tarefas, incluindo desafios comuns encontrados em cenários de aprendizado por reforço.