Возможные причины, план диагностических экспериментов и набор мер для улучшения обобщения — по пунктам.
1) Причины ухудшения обобщения при увеличении глубины
- Оптимизация
- Затухающие/взрывающиеся градиенты, особенно без подходящей нормализации/инициализации. Это снижает скорость сходимости нижних слоёв.
- Плохая инициализация (напр., неучтённое масштабирование при увеличении глубины).
- Неподходящая схема обучения: слишком большой/маленький шаг ($\eta$), отсутствие warmup, плохой выбор оптимизатора.
- Увеличение числа локальных седлов/плоскостей и «шарпов» в ландшафте ошибки, сложнее найти плоский минимум.
- Регуляризация и данные
- Модель становится слишком большой по отношению к объёму/разнообразию данных → переобучение.
- Нехватка или низкое качество данных, шумные метки, дисбаланс классов.
- Недостаточная регуляризация (слишком маленький weight decay, отсутствие аугментации, dropout и т. п.).
- Архитектурные аспекты
- Архитектура плохо масштабируется по глубине (нет skip/residual связей) → degradation (обучаемость падает).
- Неправильное распределение пропускной способности: слишком узкие бутылочные слои (bottlenecks) или слишком большая глубина при малой ширине.
- Отсутствие нормализации (BatchNorm/LayerNorm/GroupNorm) или её некорректное использование (малые батчи + BatchNorm).
- Сильный рост вычислительной шумовой чувствительности (числа параметров увеличивают "шум" оптимизации).
2) Диагностический план (что запускать и какие выводы делать)
- Базовые метрики
- Постройте кривые обучения: train loss/accuracy и val loss/accuracy по эпохам для моделей разной глубины. Если train accuracy тоже падает — проблема оптимизации/архитектуры; если train хорошее, val плохое — переобучение/регуляризация.
- Контроль сложности
- Зафиксировать общее число параметров и сравнить: увеличить глубину, но уменьшить ширину, чтобы держать параметры постоянными. Если проблема остаётся → архитектурный/оптимизационный эффект глубины; если исчезает → просто переизбыточность параметров.
- Влияние оптимизации
- LR range test (sweep): сделать лог‑шкальный перебор $\eta$ (например от $10^{-6}$ до $10^{-1}$) и найти стабильный диапазон.
- Попробовать разные оптимизаторы: SGD+momentum, SGD+Nesterov, AdamW. Сравнить скорость и качество.
- Включить/исключить warmup, смену LR (cosine, step).
- Измерять нормы градиентов по слоям и их распределение во времени; смотреть градиенты на нижних слоях (vanishing/exploding).
- Нормализация и инициализация
- Запустить модели с/без BatchNorm (или заменить на LayerNorm/GroupNorm). Для малых батчей BatchNorm может мешать.
- Попробовать разные инициализации (He, Xavier).
- Проверки на шум/модель-память
- Обучение на случайных метках: глубокая модель, способная запомнить случайные метки — имеет высокую ёмкость; если более глубокая модель запоминает проще, это укажет на способность к переобучению.
- Регуляризация/аугментация
- Поочерёдно включать dropout, weight decay, data augmentation, mixup, label smoothing, stochastic depth и сравнивать.
- Оценка «остроты» минимума
- Измерить чувствительность к малым шумам весов (perturb weights by small $ϵ$ и смотреть рост loss) или спектр Гессиана (верхние собственные числа). Более «острые» минимумы часто хуже обобщают.
- Ablation-эксперименты
- Постепенно добавлять компоненты (residual, norm, dropout) чтобы увидеть вклад каждого.
- Размер батча
- Сравнить большие/малые батчи; большие батчи могут приводить к более «острым» минимумам — влияет на обобщение.
- Проверка на переобучение данных/селекция гиперпараметров
- K‑fold или стабильность по нескольким сидам, чтобы исключить случайные эффекты.
3) Набор методов для улучшения обобщения (рекомендации)
- Архитектура
- Добавить residual/skip‑connections (ResNet‑подобные блоки) или использовать pre-activation блоки.
- Использовать нормализацию: BatchNorm (если батч большой) или GroupNorm/LayerNorm для малых батчей.
- Рассмотреть увеличение ширины вместо глубины или использование bottleneck дизайна с разумной шириной.
- Применить stochastic depth (случайное пропускание слоёв) для глубокой сети.
- Инициализация и оптимизация
- Инициализация He/Xavier, масштабирование весов при росте глубины.
- LR‑schedule с warmup и последующим уменьшением (cosine, step); провести LR sweep.
- Предпочесть SGD+momentum с weight decay для лучшего обобщения (или AdamW с корректным wd и lr).
- Использовать градиентный клиппинг при больших градиентах.
- Попробовать SAM (Sharpness-Aware Minimization) для поиска более «плоских» минимумов.
- Stochastic weight averaging (SWA) / Polyak averaging.
- Регуляризация и аугментация
- Увеличить weight decay ($\lambda$), добавить dropout в подходящих местах.
- Data augmentation (RandAugment, AutoAugment), mixup, cutmix.
- Label smoothing.
- Early stopping на основе валидации.
- Контроль сложности
- Уменьшить число параметров (урезать глубину или ширину) или использовать регуляризацию L1/L2.
- Применять pruning/пост‑тренировочную регуляризацию.
- Тренировочные практики
- Увеличить объём данных или использовать transfer learning / предобучение.
- Балансировка классов, очистка шумных меток.
- Ensembles (несколько инициализаций) для повышения устойчивости.
- Мониторинг и практические советы
- Постоянно смотреть train vs val кривые; если train не достигает насыщения — править оптимизацию/инициализацию; если train saturates, а val разрыв — усиливать регуляризацию/аугментацию или уменьшать модель.
- Проводить LR‑sweep и seed‑stability тесты перед крупными экспериментами.
- При добавлении глубины сначала проверять, сохраняется ли train loss; если нет — сначала решать оптимизацию/нормализацию.
4) Короткая диагностическая процедура (порядок действий)
1. Построить кривые train/val для нескольких глубин.
2. Провести LR range test для проблемной глубокой модели.
3. Измерить нормы градиентов и активации по слоям; попробовать BatchNorm/LayerNorm.
4. Удержать число параметров постоянным (ширина vs глубина) и сравнить.
5. Протестировать регуляризации (wd, dropout, mixup, label smoothing) по очереди.
6. При необходимости сменить архитектуру на residual/stochastic depth и повторить.
Если нужно, могу предложить конкретный чек-лист команд и гиперпараметров для ваших текущих экспериментов (архитектура, lr, weight decay, batch size и т. п.).