Какие могут возникнуть проблемы в случае инициализации весов слоя нейронной сети одним и тем же значением

Инициализация всех весов одним значением приводит к симметричности градиентов во время обратного распространения ошибки. Это значит, что все нейроны в слое будут обновляться одинаково, что эквивалентно работе одного нейрона. Сеть теряет способность обучаться эффективно.

Пример:

# Плохая инициализация
weights = np.ones((100, 100)) * 0.5  # Все веса = 0.5

# Правильная инициализация (Xavier/Glorot)
weights = np.random.randn(100, 100) * np.sqrt(1/100)

Проблемы:

1. Отсутствие разнообразия признаков
2. Замедление или остановка обучения
3. Плохая сходимость модели

Решение - использовать случайную инициализацию (Xavier, He и др.), которая нарушает симметрию и позволяет нейронам обучаться разным признакам.