😐 Могут ли эмбеддинги ухудшиться при недостаточной регуляризации во время обучения

Да. Эмбеддинги, как и любые параметры модели, могут переобучиться или потерять смысловую структуру, если данных мало или регуляризация отсутствует.

Векторы могут разрастаться по величине без отражения полезных отношений между токенами.

Способы защиты:
👆 Применение weight decay или dropout в последующих слоях (или даже на самих эмбеддингах).
👆 Early stopping при начале переобучения.
👆 Контроль соотношения размера матрицы эмбеддингов и объёма данных: слишком большая матрица при малом датасете может приводить к запоминанию конкретных примеров вместо выучивания обобщённых представлений.

Регуляризация и мониторинг обучения помогают поддерживать эмбеддинги информативными и обобщающими.

🐸 Библиотека собеса по Data Science