Ερ:
Γιατί οι ειδικοί της μηχανικής μάθησης μιλούν για την αρχικοποίηση του Xavier;
ΕΝΑ:Η αρχικοποίηση του Xavier είναι μια σημαντική ιδέα στη μηχανική και την εκπαίδευση των νευρωνικών δικτύων. Οι επαγγελματίες μιλούν για τη χρήση της αρχικοποίησης Xavier προκειμένου να διαχειριστούν τη διακύμανση και τους τρόπους με τους οποίους τα σήματα αναδύονται μέσω των στρώσεων του νευρικού δικτύου.
Η αρχικοποίηση του Xavier είναι ουσιαστικά ένας τρόπος να ταξινομηθούν τα αρχικά βάρη για μεμονωμένες εισροές σε ένα μοντέλο νευρώνων. Η καθαρή είσοδος για τον νευρώνα αποτελείται από κάθε μεμονωμένη είσοδο, πολλαπλασιαζόμενη με το βάρος του, η οποία οδηγεί στη λειτουργία μεταφοράς και μια συναφή λειτουργία ενεργοποίησης. Η ιδέα είναι ότι οι μηχανικοί θέλουν να διαχειριστούν αυτά τα αρχικά βάρη δικτύου προληπτικά, προκειμένου να διασφαλίσουν ότι το δίκτυο συγκλίνει σωστά με κατάλληλη διακύμανση σε κάθε επίπεδο.
| Δωρεάν Λήψη: Μηχανική Μάθηση και γιατί έχει σημασία |
Οι ειδικοί επισημαίνουν ότι οι μηχανικοί μπορούν, σε κάποιο βαθμό, να χρησιμοποιήσουν στοχαστική κλίση για να προσαρμόσουν τα βάρη των εισροών στην προπόνηση, αλλά αν ξεκινήσουν με ακατάλληλη στάθμιση, ενδέχεται να μην συγκλίνουν σωστά καθώς οι νευρώνες μπορούν να κορεσθούν. Ένας άλλος τρόπος που κάποιοι επαγγελματίες θέτουν αυτό είναι ότι τα σήματα μπορούν να "αναπτυχθούν" ή να "συρρικνωθούν" πάρα πολύ με ακατάλληλα βάρη και γι 'αυτό οι άνθρωποι χρησιμοποιούν την αρχικοποίηση του Xavier σύμφωνα με διάφορες λειτουργίες ενεργοποίησης.
Μέρος αυτής της ιδέας σχετίζεται με τους περιορισμούς της αντιμετώπισης συστημάτων που δεν έχουν αναπτυχθεί ακόμα: Πριν από την εκπαίδευση, οι μηχανικοί εργάζονται με κάποιο τρόπο στο σκοτάδι. Δεν γνωρίζουν τα δεδομένα, έτσι πώς ξέρουν πώς να βαρύνουν τις αρχικές εισροές;
Για το λόγο αυτό, η αρχικοποίηση του Xavier είναι ένα δημοφιλές θέμα της συζήτησης σε blogs και φόρουμ προγραμματισμού, καθώς οι επαγγελματίες ζητούν να το εφαρμόσουν σε διαφορετικές πλατφόρμες, για παράδειγμα το TensorFlow. Αυτοί οι τύποι τεχνικών είναι μέρος της βελτίωσης των σχεδίων μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης που έχουν μεγάλες επιπτώσεις στην πρόοδο στις καταναλωτικές αγορές και αλλού.
