Q:
Mengapa pakar pembelajaran mesin bercakap mengenai permulaan Xavier?
A:Xavier inisialisasi adalah idea penting dalam kejuruteraan dan latihan rangkaian saraf. Profesional bercakap mengenai penggunaan Xavier inisialisasi untuk menguruskan varians dan cara-cara yang isyarat muncul melalui lapisan rangkaian saraf.
Inisialisasi Xavier pada asasnya adalah cara untuk mengisih berat awal bagi input individu dalam model neuron. Input bersih untuk neuron terdiri daripada setiap input individu, didarab dengan beratnya, yang membawa kepada fungsi pemindahan dan fungsi pengaktifan yang berkaitan. Idea ini adalah bahawa para jurutera ingin menguruskan berat rangkaian awal secara proaktif, untuk memastikan bahawa rangkaian itu berfungsi dengan baik dengan varians yang sesuai di setiap peringkat.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Pakar menegaskan bahawa jurutera boleh menggunakan ketinggian kecerunan stokastik untuk menyesuaikan beban masukan dalam latihan, tetapi jika mereka bermula dengan pemberat yang tidak wajar, mereka mungkin tidak dapat menumpuk dengan betul kerana neuron boleh menjadi tepu. Satu lagi cara yang dilakukan oleh sesetengah profesional adalah isyarat itu boleh "berkembang" atau "mengecut" terlalu banyak dengan berat yang tidak betul, dan itulah sebabnya orang menggunakan Xavier inisialisasi selaras dengan pelbagai fungsi pengaktifan.
Sebahagian daripada idea ini berkaitan dengan batasan berurusan dengan sistem yang belum dikembangkan: Sebelum latihan, para jurutera dalam beberapa cara bekerja dalam kegelapan. Mereka tidak tahu data, jadi bagaimana mereka tahu bagaimana untuk menimbang input awal?
Atas sebab itu, permulaan Xavier adalah topik perbualan yang popular dalam blog dan forum pengaturcaraan, sebagai profesional bertanya cara menerapkannya kepada platform yang berbeza, contohnya, TensorFlow. Teknik-teknik jenis ini adalah sebahagian daripada penambahbaikan pembelajaran mesin dan reka bentuk kecerdasan tiruan yang mempunyai kesan besar ke atas kemajuan dalam pasaran pengguna dan di tempat lain.
