Q:
Почему специалисты по машинному обучению говорят об инициализации Xavier?
A:Инициализация Ксавье является важной идеей в разработке и обучении нейронных сетей. Профессионалы говорят об использовании инициализации Xavier для управления дисперсией и о путях прохождения сигналов через слои нейронной сети.
Инициализация Ксавье по сути является способом сортировки начальных весов для отдельных входов в нейронной модели. Чистый вход для нейрона состоит из каждого отдельного входа, умноженного на его вес, который приводит к передаточной функции и связанной с ней функции активации. Идея состоит в том, что инженеры хотят заблаговременно управлять этими начальными весами сети, чтобы убедиться, что сеть сходится должным образом с соответствующей дисперсией на каждом уровне.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Эксперты отмечают, что инженеры могут в некоторой степени использовать стохастический градиентный спуск для корректировки весов входных данных в обучении, но если они начинают с неправильного взвешивания, они могут не сходиться правильно, так как нейроны могут стать насыщенными. Еще один способ, по мнению некоторых специалистов, заключается в том, что сигналы могут «расти» или «сжиматься» слишком сильно при неправильных весах, и именно поэтому люди используют инициализацию Xavier в соответствии с различными функциями активации.
Часть этой идеи связана с ограничениями работы с системами, которые еще не разработаны: до обучения инженеры в некотором роде работают в темноте. Они не знают данных, так как они знают, как взвесить исходные данные?
По этой причине инициализация Xavier является популярной темой для обсуждения в блогах и форумах по программированию, поскольку профессионалы спрашивают, как применить ее к различным платформам, например, TensorFlow. Эти типы методов являются частью совершенствования систем машинного обучения и искусственного интеллекта, которые оказывают большое влияние на прогресс на потребительских рынках и в других местах.
