权重下降是什么意思

权重下降指的是模型训练过程中某些特征或参数的重要性降低的现象。深度学习模型训练时，网络会自动调整各参数的权重值，有些权重值会逐渐变小甚至接近零。这种现象常见于神经网络训练后期，当模型发现某些特征对预测结果贡献不大时，会减少这些特征的权重值。权重下降有助于模型简化结构，提高泛化能力，避免过拟合问题。实际应用中，图像识别模型可能会降低某些像素位置的权重，自然语言处理模型会减少某些词语的权重。

权重下降还表现为模型参数的稀疏性增加。L1正则化技术会强制许多权重值变为零，使模型只保留最重要的特征。这种稀疏化特性在压缩模型时特别有用，可以减少存储空间和计算资源需求。工业界常利用权重下降原理开发轻量级模型，使移动设备上的AI应用运行更流畅。研究显示，模型中约70%的权重可以被安全移除而不影响性能，这就是模型剪枝技术的基础。权重下降已成为现代深度学习优化的重要手段。