Паралич нейронной сети - это состояние, при котором нейронная сеть перестает корректно функционировать из-за различных причин. Это может происходить из-за нарушения работы отдельных нейронов, ошибок в обновлении весовых коэффициентов, переобучения модели, недостаточного количества данных или несоответствия данных тренировочной выборке реальной среде.
Паралич нейронной сети может проявляться в форме низкой точности предсказаний, долгого времени обучения или вообще невозможности обучения модели. Это может привести к невозможности использования нейронной сети для решения задач, для которых она предназначалась.
Для избежания паралича нейронной сети необходимо проводить тщательное тестирование модели на различных данных, контролировать процесс обучения, проводить регуляризацию и оптимизацию нейронной сети. Также важно следить за качеством данных и избегать переобучения модели.
Итак, паралич нейронной сети является серьезной проблемой, которая может стать причиной неудач в решении задач машинного обучения. Однако при правильном подходе к обучению и контролю за моделью можно избежать этой проблемы и сохранить функциональность нейронной сети.