Kodėl svorių atnaujinime naudojamas palyginimas su epsilon?

Atsižvelgiant į tai, kad mokymosi algoritmo konvergenciją galima patikrinti naudojant epsilon (mažą teigiamą skaičių) palyginimą atnaujinant svorius, dėl ribotos skaičiavimo tikslumo ir galimų svorių svyravimų, tiesioginis palyginimas su nuliu ar tiksliu skaičiumi gali būti nepatikimas.

Epsilon nustato slenkstį, kurioje svorių pokyčiai laikomi nereikšmingais, ir mokymą galima sustabdyti arba laikyti, kad modelis stabilizavosi. Tai padeda išvengti begalinių iteracijų ir atsižvelgia į skaičiavimo klaidas.

Pavyzdžiui, jei senų ir naujų svorių skirtumas yra mažesnis nei epsilon, atnaujinimas gali būti sustabdytas:

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

Taip epsilon tarnauja kaip kriterijus, kontroliuojantis mokymosi proceso tikslumą ir stabilumą.