[Dúvida] Simetria da Rede

Olá Alberto, tudo bem com você?

A técnica de manter a simetria da rede, ou seja, inicializar os pesos com zero, não é ideal para a maioria dos casos de redes neurais, pois ao zerar os pesos, não estamos diferenciando a importância das entradas, ou seja, estamos tratando todas as entradas como igualmente importantes. Isso pode dificultar o desempenho da rede.

No entanto, em alguns casos específicos, essa técnica pode ser útil. Por exemplo, se quisermos testar o comportamento da rede quando todas as entradas são tratadas com igual importância, podemos inicializar os pesos com zero. Outro caso em que a inicialização com zero pode ser útil é quando estamos lidando com um problema muito simples, onde todas as entradas têm realmente a mesma importância.

No entanto, em geral, é melhor iniciar os pesos com valores pequenos, mas não zero, para a rede poder aprender quais entradas são mais importantes durante o treinamento.

Imagine que você está treinando uma rede neural para prever o preço de uma casa com base em várias características, como o número de quartos, a localização, o tamanho do lote, etc. Se você inicializar todos os pesos com zero, a rede tratará todas essas características como igualmente importantes. No entanto, sabemos que algumas características, como a localização, podem ter um impacto muito maior no preço de uma casa do que outras, como o tamanho do lote. Portanto, é melhor iniciar os pesos com valores pequenos, mas não zero, para a rede aprender a importância relativa de cada característica durante o treinamento.

Espero ter ajudado. Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição. Abraços e bons estudos!

Ainda não deixou claro do porquê usar uma rede simétrica. Gostaria de exemplos dos tais "problemas muito simples, onde todas as entradas têm realmente a mesma importância"

Bom dia, Alberto!

Peço desculpas por não ter me feito claro na primeira resposta. Tentarei explicar de outra forma focando no porquê de uma rede simétrica e fornecendo alguns exemplos.

Porque usamos uma rede simétrica?

Usamos uma rede simétrica quando todas as entradas têm a mesma importância no problema que estamos lidando. Isso significa não haver necessidade de distinguir entre elas, pois todas contribuem igualmente para a solução.

Quais exemplos onde todas as entradas têm a mesma importância?

• Classificação de imagens binárias em preto e branco: inicializar os pesos com zero pode ser uma escolha adequada. Nesses casos, não há nuances de informação a serem aprendidas, e uma abordagem simétrica pode simplificar o processo de treinamento, começando do mesmo ponto neutro para todas as entradas.

• Classificação de Emails como Spam ou Não Spam: onde cada email é representado por um vetor de palavras-chave, todas as palavras podem ter a mesma importância na determinação se o email é spam ou não. Isso porque não há necessidade de diferenciar a importância das palavras no contexto da classificação.

• Detecção de Bordas em Imagens em Tons de Cinza: onde o objetivo é identificar transições abruptas de intensidade de pixel que indicam a presença de bordas ou contornos, cada pixel da imagem contribui igualmente para a detecção de bordas. Nesse contexto, não há diferença de importância entre os pixels da imagem, já que todos têm potencial para indicar uma mudança significativa na intensidade luminosa.

O que podemos concluir?

Todos esses exemplos destacam situações em que todas as entradas dos dados são igualmente relevantes, e uma abordagem simétrica pode simplificar o processo de aprendizado da rede neural. Mas, reforço que não existe uma regra fixa ou universal que determine quando uma abordagem simétrica é a mais adequada. A decisão de usar uma rede simétrica ou não depende inteiramente da natureza do problema em questão e das características dos dados envolvidos.

Nas próximas aulas, a instrutora irá comentar que não é tão grave inicializar os pesos e vieses com zero, que algumas pessoas na comunidade defendem o uso da inicialização com zero e outras, recomendam o uso de valores pequenos, mas, não zerados. No geral, em muitos casos, é necessário realizar experimentos e análises para determinar qual abordagem funciona melhor para o problema específico que estamos enfrentando, o que pode envolver tentativa e erro.

Abraços e bons estudos!

Perfeito esclarecimento! Obrigado!