Почему в обновлении весов используется сравнение с эпсилон?

Сравнение с эпсилон (малым положительным числом) при обновлении весов используется для проверки сходимости алгоритма обучения. Из-за ограниченной точности вычислений и возможных колебаний весов прямое сравнение с нулём или точным значением может быть ненадёжным.

Эпсилон задаёт порог, при котором изменения весов считаются незначительными, и обучение можно остановить или считать, что модель стабилизировалась. Это помогает избежать бесконечных итераций и учитывает численные ошибки.

Например, если разница между старыми и новыми весами меньше эпсилон, то обновление можно прекратить:

if abs(new_weight - old_weight) < epsilon:
    stop_training = True

Таким образом, эпсилон служит критерием для контроля точности и стабильности процесса обучения.