🤔 Могут ли skip-соединения мешать обучению в неглубокой нейросети

Да, если сеть слишком мелкая, skip-соединения могут ослабить мотивацию для глубоких слоёв учиться извлекать сложные признаки. Поскольку информация может легко «перепрыгивать» через слои по пути тождественности, модель может просто передавать входы напрямую к выходу — и недообучиться.

➡️ Такой эффект особенно заметен, если задача требует сложных преобразований. Решение: можно добавить «управление» потоком по skip-пути — например, с помощью гейтов или 1x1-сверток.

➡️ Если вы замечаете, что сеть не учит ничего полезного — попробуйте временно отключить skip-соединения, посмотреть на активации по слоям, или усилить регуляризацию (dropout, weight decay). Это может помочь сети начать извлекать более глубокие представления.

Библиотека собеса по Data Science