Q:
Kodėl mašinų mokymosi ekspertai kalba apie „Xavier“ inicijavimą?
A:Ksavero inicijavimas yra svarbi neuroninių tinklų inžinerijos ir mokymo idėja. Profesionalai kalba apie „Xavier“ inicializacijos naudojimą siekiant valdyti dispersiją ir būdus, kuriais signalai atsiranda per nervų tinklo sluoksnius.
„Xavier“ iniciacija iš esmės yra būdas suskirstyti pradinius atskirų įvesties svorius neuronų modelyje. Grynoji neurono įvestis susideda iš kiekvieno atskiro įėjimo, padauginto iš jo svorio, kuris veda į perdavimo funkciją ir susijusią aktyvacijos funkciją. Idėja yra ta, kad inžinieriai nori valdyti šiuos pradinius tinklo svorius proaktyviai, kad įsitikintų, jog tinklas tinkamai susilieja su tinkamu dispersija kiekviename lygyje.
| Nemokamas atsisiuntimas: mašinų mokymasis ir kodėl tai svarbu |
Ekspertai pabrėžia, kad inžinieriai tam tikru mastu gali naudoti stochastinį nuolydžio nuokrypį, kad pakoreguotų įvestų medžiagų svorius treniruotėse, tačiau, jei jie pradeda netinkamą svorį, jie gali netinkamai suartėti, nes neuronai gali prisotinti. Kitas būdas, kurį kai kurie specialistai teigia, kad signalai gali per daug „augti“ arba „susitraukti“ netinkamais svoriais, todėl žmonės naudoja „Xavier“ inicijavimą pagal įvairias aktyvinimo funkcijas.
Dalis šios idėjos yra susijusi su dar neišplėtotų sistemų apribojimais: Prieš pradedant mokymus inžinieriai tam tikru būdu dirba tamsoje. Jie nežino duomenų, tad kaip jie žino, kaip pasverti pradinius duomenis?
Dėl šios priežasties „Xavier“ inicijavimas yra populiari pokalbių tema programavimo tinklaraščiuose ir forumuose, nes specialistai klausia, kaip tai pritaikyti skirtingoms platformoms, pavyzdžiui, „TensorFlow“. Tokio tipo metodai yra patobulinti mokymosi mašinomis ir dirbtinio intelekto modeliai, kurie daro didelę įtaką pažangai vartotojų rinkose ir kitur.
