Q:
Waarom praten experts in machine learning over Xavier-initialisatie?
EEN:Xavier-initialisatie is een belangrijk idee bij de engineering en training van neurale netwerken. Professionals praten over het gebruik van Xavier-initialisatie om variantie te beheren en de manieren waarop signalen door neurale netwerklagen naar buiten komen.
Xavier-initialisatie is in wezen een manier om initiële gewichten te sorteren voor individuele invoer in een neuronenmodel. De netto-invoer voor het neuron bestaat uit elke afzonderlijke invoer, vermenigvuldigd met zijn gewicht, die leidt naar de overdrachtsfunctie en een bijbehorende activeringsfunctie. Het idee is dat ingenieurs deze initiële netwerkgewichten proactief willen beheren, om ervoor te zorgen dat het netwerk correct convergeert met de juiste variantie op elk niveau.
| Gratis download: machine learning en waarom het ertoe doet |
Experts wijzen erop dat ingenieurs tot op zekere hoogte stochastische gradiëntdaling kunnen gebruiken om de gewichten van de ingangen in training aan te passen, maar dat als ze beginnen met onjuiste weging, ze mogelijk niet correct convergeren omdat neuronen verzadigd kunnen raken. Een andere manier waarop sommige professionals dit stellen, is dat signalen te veel kunnen "groeien" of "krimpen" met onjuiste gewichten, en dat is waarom mensen Xavier-initialisatie gebruiken in overeenstemming met verschillende activeringsfuncties.
Een deel van dit idee houdt verband met de beperkingen van het omgaan met systemen die nog niet zijn ontwikkeld: vóór de training werken ingenieurs in sommige opzichten in het donker. Ze kennen de gegevens niet, dus hoe weten ze hoe ze de initiële invoer moeten wegen?
Daarom is Xavier-initialisatie een populair gespreksonderwerp in het programmeren van blogs en forums, omdat professionals vragen hoe het op verschillende platforms kan worden toegepast, bijvoorbeeld TensorFlow. Dit soort technieken maakt deel uit van het verfijnen van machine learning en kunstmatige intelligentieontwerpen die grote gevolgen hebben voor de vooruitgang in consumentenmarkten en elders.
