Î:
De ce vorbesc specialiștii în mașină despre inițializarea lui Xavier?
A:Initializarea lui Xavier este o idee importanta in ingineria si instruirea retelelor neuronale. Profesioniștii vorbesc despre utilizarea inițializării lui Xavier pentru a gestiona variația și modul în care semnalele apar prin straturile de rețea neuronală.
Initializarea lui Xavier este in esenta o modalitate de sortare a ponderilor initiale pentru inputuri individuale intr-un model neuron. Intrarea netă pentru neuron constă din fiecare intrare individuală, înmulțită cu greutatea sa, ceea ce duce la funcția de transfer și la o funcție de activare asociată. Ideea este că inginerii doresc să gestioneze aceste greutăți inițiale de rețea în mod proactiv, pentru a se asigura că rețeaua converg în mod corespunzător cu variația corespunzătoare la fiecare nivel.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
Experții subliniază că inginerii pot folosi, într-o oarecare măsură, descendența de gradient stocastic pentru a ajusta greutățile intrărilor în formare, dar că, dacă încep cu o ponderare necorespunzătoare, este posibil să nu convergă corect, deoarece neuronii pot deveni saturați. Un alt mod în care unii profesioniști pun acest lucru este acela că semnalele pot „crește” sau „micșora” prea mult cu greutăți improprii și de aceea oamenii folosesc inițializarea lui Xavier în conformitate cu diverse funcții de activare.
O parte din această idee este legată de limitările de a face cu sisteme care nu sunt încă dezvoltate: Înainte de instruire, inginerii lucrează într-un fel în întuneric. Nu știu datele, deci cum știu să cântărească intrările inițiale?
Din acest motiv, inițializarea lui Xavier este un subiect popular de conversație în bloguri și forumuri de programare, deoarece profesioniștii cer cum să o aplice pe diferite platforme, de exemplu, TensorFlow. Aceste tipuri de tehnici fac parte din rafinarea proiectărilor de învățare a mașinilor și a inteligenței artificiale care au un impact mare asupra progreselor pe piețele de consum și în alte părți.
