П:
Зашто стручњаци за машинско учење говоре о Ксавиер иницијализацији?
О:Ксавиер иницијализација је важна идеја у инжењерингу и обуци неуронских мрежа. Професионалци разговарају о кориштењу Ксавиер иницијализације како би се управљало варијанцом и начинима на који сигнали настају кроз слојеве неуронске мреже.
Ксавиер иницијализација је у основи начин сортирања почетних тежина за појединачне уносе у неуронском моделу. Нето улаз за неурон састоји се од сваког појединачног улаза, помноженог с његовом тежином, што доводи до функције преноса и придружене функције активације. Идеја је да инжењери желе да управљају овим почетним тежинама мрежа проактивно, како би били сигурни да се мрежа конвергира правилно са одговарајућом варијанцом на сваком нивоу.
| Бесплатно преузимање: Машинско учење и зашто је то важно |
Стручњаци истичу да инжењери могу у одређеној мери користити стохастични градијентни пад како би прилагодили тежину улаза у тренинг, али да ако почну с неправилним пондерирањем, можда се неће конвертовати исправно јер неурони могу постати засићени. Други начин на који неки стручњаци то сматрају јесте да сигнали могу превише "нарасти" или се "смањити" неправилним тежинама, и зато људи користе Ксавиер иницијализацију у складу са различитим функцијама активирања.
Део ове идеје повезан је са ограничењима у раду са системима који још нису развијени: Пре обуке, инжењери на неки начин раде у мраку. Не знају податке, па како знати да одмери почетне уносе?
Из тог разлога, Ксавиер иницијализација је популарна тема разговора у програмским блоговима и форумима, јер професионалци питају како то применити на различитим платформама, на пример, ТенсорФлов. Ове врсте техника су део усавршавања машинског учења и дизајна вештачке интелигенције који имају велики утицај на напредак на потрошачким тржиштима и другде.
