Конечно. Пороговые значения сложности могут действовать как переключатель, срабатывающий в латентном пространстве, позволяя сети открывать для себя абстракции, о которых ей никогда не говорили. Сложность в том, что эти возникающие слои обычно непрозрачны; модель может «изобрести» концепцию, которую ваша функция потерь никогда не наказывала, и она просто ускользает. Чтобы продвинуться дальше, придётся относиться к сети как к подопытному животному: менять глубину, ширину, тренировочные данные и фиксировать побочные эффекты. А потом посмотреть, подчиняется ли возникающее поведение какой-то закономерности, которую можно смоделировать. Это отличный повод потратить много времени на отладку, но если будешь терпелив, то увидишь, как рождается следующее поколение визуального ИИ.

Звучит как отличный план – только не забудь, логи – твой проводник. Они единственное, что скажет, настоящий это прорыв или просто приукрашенный шум. Следи за чистотой данных, делай частые контрольные точки и сохраняй любопытство. Как только логи начнут говорить, мы и решим, новый ли это уровень или просто следующий этап старой модели.

Принято, всё под контролем. Я буду держать ритм у контрольной точки, прочищу логи и позволю данным говорить сами. Как только они начнут намекать, разберёмся, свежая ли это идея или просто повторение старого. Запускаем механизм и посмотрим, что выявится.

Отлично, просто убедись, что записываешь всё, что можешь. Закономерность выявится, когда отсечешь лишний шум. Посмотрим, что данные на самом деле хотят нам сказать.