Bu modelga sozlanadigan chegara qiymatlariga ega bo'lish imkonini beradigan bo'linishlarni joriy etish uchun muhimdir. Masalan, ReLU faollashtirish funksiyasiga ega bo'lgan neyronni hisobga olsak, ushbu neyronning faollashtirish funksiyasining tekis hududidagi chiqishlari yoki bo'lmasligi faqatgina uning kirish vektoridagi o'lchamli invariant holatiga bog'liq bo'lishi mumkin, bu esa bo'linish mavjud bo'lganda to'g'ri emas. Shu sababli biz bo'linish neyronlarining chiziqli bo'lmasligi to'g'ri bo'lmaganlaridan ko'ra ko'proq kengayishi mumkinligini va to'g'ri bo'lmagan neyronlar "mening kirishlarimning bu kombinatsiyasi 3 dan katta", degan kabi ko'proq ob'ektiv mezonlarni o'rganishi mumkinligini, to'g'
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence