DeepSeekのmHC：残差接続の改善

この記事は、深層学習モデルにおける標準的な残差接続の限界に対処するDeepSeekの革新を強調しています。Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)を導入することにより、DeepSeekは、残差接続をより柔軟にしようとする以前の試みに関連する不安定性の問題を解決します。彼らの解決策の核心は、学習可能な行列を二重確率的に制約することにあり、信号の安定性を確保し、勾配爆発を防ぎます。結果は、ベースラインモデルと比較して、安定性とパフォーマンスの大幅な改善を示しています。

• •DeepSeekのmHCは、より柔軟で安定したアプローチを導入することにより、残差接続を改善します。
• •中核的な革新は、勾配爆発を防ぐために、学習可能な行列に二重確率的制約を使用することです。
• •mHCは、標準的なベースラインと比較して、安定性とパフォーマンスの大幅な改善を示しています。