Q:
Warum sprechen Experten für maschinelles Lernen über die Xavier-Initialisierung?
EIN:Die Xavier-Initialisierung ist eine wichtige Idee beim Engineering und Training neuronaler Netze. Fachleute sprechen über die Verwendung der Xavier-Initialisierung, um die Varianz und die Art und Weise, wie Signale durch neuronale Netzwerkschichten austreten, zu verwalten.
Die Xavier-Initialisierung ist im Wesentlichen eine Methode zum Sortieren der Anfangsgewichte für einzelne Eingaben in einem Neuronenmodell. Der Netto-Input für das Neuron besteht aus jedem einzelnen Input, multipliziert mit seinem Gewicht, der in die Transferfunktion und eine zugehörige Aktivierungsfunktion führt. Die Idee ist, dass Ingenieure diese anfänglichen Netzwerkgewichte proaktiv verwalten möchten, um sicherzustellen, dass das Netzwerk auf jeder Ebene ordnungsgemäß mit der entsprechenden Varianz konvergiert.
| Kostenloser Download: Maschinelles Lernen und warum es wichtig ist |
Experten weisen darauf hin, dass Ingenieure die Gewichte der Eingaben im Training in gewissem Maße mit stochastischer Gradientenabsenkung anpassen können. Wenn sie jedoch mit einer falschen Gewichtung beginnen, konvergieren sie möglicherweise nicht richtig, da die Neuronen gesättigt werden können. Eine andere Art und Weise, wie einige Fachleute dies ausdrücken, ist, dass Signale mit falschen Gewichten zu sehr "wachsen" oder "schrumpfen" können, und deshalb verwenden die Benutzer die Xavier-Initialisierung in Übereinstimmung mit verschiedenen Aktivierungsfunktionen.
Ein Teil dieser Idee hängt mit den Einschränkungen des Umgangs mit noch nicht entwickelten Systemen zusammen: Vor dem Training arbeiten die Ingenieure in gewisser Weise im Dunkeln. Sie kennen die Daten nicht. Woher wissen sie also, wie sie die anfänglichen Eingaben gewichten sollen?
Aus diesem Grund ist die Xavier-Initialisierung ein beliebtes Gesprächsthema in Programmierblogs und -foren, da Fachleute fragen, wie sie auf verschiedene Plattformen angewendet werden können, z. B. TensorFlow. Diese Arten von Techniken sind Teil der Weiterentwicklung von Konstruktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die große Auswirkungen auf den Fortschritt auf den Verbrauchermärkten und anderswo haben.
