В случае некоторых функций активаций, например, сигмоиды, может возникнуть ситуация, когда "на хвостах" градиент функции потерь фактически станет равным нулю. Это может привести к «отмиранию» части весов: неудачное значение параметров приведёт к невозможности их обновления. Поэтому нужна нормировка данных и выбор правильной инициализации для начальных значений параметров нейронной сети. Но есть и другая проблема. Сигмоида всегда уменьшает значение градиента не менее чем в четыре раза. В сетях с большим количеством слоёв это может привести к затуханию градиента.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence