Q:
Pourquoi les experts en apprentissage automatique parlent-ils de l'initialisation de Xavier?
UNE:L'initialisation de Xavier est une idée importante dans l'ingénierie et la formation des réseaux de neurones. Les professionnels parlent de l'utilisation de l'initialisation Xavier afin de gérer la variance et la façon dont les signaux émergent à travers les couches du réseau neuronal.
L'initialisation de Xavier est essentiellement un moyen de trier les poids initiaux pour les entrées individuelles dans un modèle de neurone. L'entrée nette pour le neurone se compose de chaque entrée individuelle, multipliée par son poids, qui mène à la fonction de transfert et à une fonction d'activation associée. L'idée est que les ingénieurs souhaitent gérer ces pondérations de réseau initiales de manière proactive, afin de s'assurer que le réseau converge correctement avec une variance appropriée à chaque niveau.
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Les experts soulignent que les ingénieurs peuvent, dans une certaine mesure, utiliser la descente de gradient stochastique pour ajuster les poids des entrées dans la formation, mais que s'ils commencent avec une pondération incorrecte, ils peuvent ne pas converger correctement car les neurones peuvent devenir saturés. Certains professionnels affirment également que les signaux peuvent «croître» ou «rétrécir» trop avec des poids incorrects, et c'est pourquoi les gens utilisent l'initialisation Xavier conformément à diverses fonctions d'activation.
Une partie de cette idée est liée aux limites du traitement des systèmes qui ne sont pas encore développés: Avant la formation, les ingénieurs travaillent d'une certaine manière dans le noir. Ils ne connaissent pas les données, alors comment savent-ils pondérer les entrées initiales?
Pour cette raison, l'initialisation de Xavier est un sujet de conversation populaire dans la programmation de blogs et de forums, car les professionnels demandent comment l'appliquer à différentes plateformes, par exemple, TensorFlow. Ces types de techniques font partie du perfectionnement des conceptions d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle qui ont un impact important sur les progrès sur les marchés de consommation et ailleurs.
