J:
Kāpēc mašīnmācības eksperti runā par Xavier inicializēšanu?
A:Xavier inicializācija ir svarīga ideja neironu tīklu inženierijā un apmācībā. Speciālisti runā par Xavier inicializācijas izmantošanu, lai pārvaldītu dispersiju un veidus, kā signāli parādās caur neironu tīkla slāņiem.
Xavier inicializācija būtībā ir veids, kā neironu modelī sakārtot sākotnējos svarus atsevišķām ievadēm. Neirona neto ieeja sastāv no katras atsevišķas ieejas, kas reizināta ar tās svaru, kas ved uz pārnešanas funkciju un ar to saistīto aktivizācijas funkciju. Ideja ir tāda, ka inženieri vēlas aktīvi pārvaldīt šos sākotnējos tīkla svarus, lai pārliecinātos, ka tīkls pareizi saplūst ar atbilstošām dispersijām katrā līmenī.
| Bezmaksas lejupielāde: mašīnmācīšanās un kāpēc tas ir svarīgi |
Eksperti uzsver, ka inženieri zināmā mērā var izmantot stohastisko gradientu nolaišanos, lai pielāgotu ievadīto materiālu svaru treniņos, bet, ja viņi sāk ar nepareizu svēršanu, tie var nepareizi saplūst, jo neironi var kļūt piesātināti. Vēl viens veids, kā daži profesionāļi to saka, ir tāds, ka signāli var nepareizi palielināt svaru pārāk daudz "augt" vai "sarukt", un tāpēc cilvēki izmanto Xavier inicializāciju saskaņā ar dažādām aktivizēšanas funkcijām.
Daļa šīs idejas ir saistīta ar ierobežojumiem darbam ar vēl neizstrādātām sistēmām: Pirms apmācības inženieri savā ziņā strādā tumsā. Viņi nezina datus, tāpēc kā viņi zina, kā nosvērt sākotnējos datus?
Šī iemesla dēļ Xavier inicializācija ir populāra sarunu tēma blogu un forumu programmēšanā, jo profesionāļi jautā, kā to izmantot dažādām platformām, piemēram, TensorFlow. Šāda veida paņēmieni ir daļa no mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta dizaina uzlabošanas, kam ir liela ietekme uz progresu patērētāju tirgos un citur.
