Q:
Защо експертите по машинно обучение говорят за инициализация на Xavier?
A:Инициализацията на Xavier е важна идея в проектирането и обучението на невронни мрежи. Специалистите говорят за използването на Xavier инициализация, за да се управлява дисперсията и начините, по които сигналите се появяват през невронни мрежови слоеве.
Инициализацията на Xavier по същество е начин за сортиране на началните тегла за отделните входове в невронен модел. Нетният вход за неврона се състои от всеки отделен вход, умножен по теглото му, което води до функция за прехвърляне и свързана с него функция за активиране. Идеята е инженерите да искат да управляват тези първоначални тегла на мрежата проактивно, за да се уверят, че мрежата се сближава правилно с подходяща разлика във всяко ниво.
| Безплатно изтегляне: Машинното обучение и защо има значение |
Експертите посочват, че инженерите могат до известна степен да използват стохастичен наклон на градиента, за да коригират теглата на входовете в тренировките, но че ако започнат с неправилно тегло, те може да не се сближат правилно, тъй като невроните могат да станат наситени. Друг начин, който някои специалисти казват, е, че сигналите могат да "растат" или "свиват" твърде много с неправилни тегла и затова хората използват Xavier инициализация в съответствие с различни функции на активиране.
Част от тази идея е свързана с ограниченията при работа със системи, които все още не са разработени: Преди да се обучат, инженерите по някакъв начин работят в тъмнината. Те не знаят данните, така че как да знаят как да претеглят първоначалните данни?
По тази причина инициализацията на Xavier е популярна тема за разговори в програмирането на блогове и форуми, тъй като специалистите питат как да го прилагат към различни платформи, например, TensorFlow. Тези видове техники са част от усъвършенстването на машинното обучение и дизайна на изкуствен интелект, които оказват голямо влияние върху прогреса на потребителските пазари и на други места.
