P:
Zašto stručnjaci za strojno učenje govore o Xavier inicijalizaciji?
A:Xavier inicijalizacija je važna ideja u inženjeringu i obučavanju neuronskih mreža. Profesionalci razgovaraju o korištenju Xavier inicijalizacije kako bi se upravljalo varijancom i načinima na koje signali nastaju kroz slojeve neuronske mreže.
Xavier inicijalizacija u osnovi je način sortiranja početnih težina pojedinih ulaza u neuronskom modelu. Neto ulaz za neuron sastoji se od svakog pojedinačnog ulaza, pomnoženog s njegovom težinom, što dovodi do funkcije prijenosa i pridružene funkcije aktivacije. Ideja je da inženjeri žele upravljati tim početnim težinama mreže proaktivno kako bi bili sigurni da se mreža konvergira ispravno s odgovarajućom varijancom na svakoj razini.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Stručnjaci ističu da inženjeri mogu u određenoj mjeri koristiti stohastički pad gradijenta kako bi prilagodili težinu ulaza u trening, ali da se, ako počnu s nepravilnim ponderiranjem, možda neće ispravno konvergirati jer neuroni mogu postati zasićeni. Drugi način na koji neki stručnjaci to smatraju jest da signali mogu previše "narasti" ili se "smanjiti" s nepravilnim utezima, i zato ljudi koriste Xavier inicijalizaciju u skladu s raznim aktivacijskim funkcijama.
Dio ove ideje povezan je s ograničenjima bavljenja sustavima koji još nisu razvijeni: Inženjeri prije obuke na neki način rade u mraku. Ne znaju podatke pa kako onda znati kako odmjeriti početne unose?
Iz tog razloga, Xavier inicijalizacija je popularna tema razgovora u programiranju blogova i foruma, jer profesionalci pitaju kako to primijeniti na različitim platformama, na primjer, TensorFlow. Ove su tehnike dio usavršavanja dizajna strojnog učenja i umjetne inteligencije koji imaju veliki utjecaj na napredak na potrošačkim tržištima i drugdje.
