Inizializzazione e Scala del Segnale

Come i modelli imparano davvero, dalla discesa del gradiente vanilla ad Adam

L'ottimizzazione può fallire prima ancora di cominciare se la scala iniziale è sbagliata. Se i pesi sono troppo piccoli, segnali e gradienti possono svanire. Se i pesi sono troppo grandi, attivazioni e gradienti possono esplodere o saturare.

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