Q:
Tại sao các chuyên gia học máy nói về khởi tạo Xavier?
A:Khởi tạo Xavier là một ý tưởng quan trọng trong kỹ thuật và đào tạo mạng lưới thần kinh. Các chuyên gia nói về việc sử dụng khởi tạo Xavier để quản lý phương sai và các cách tín hiệu xuất hiện qua các lớp mạng thần kinh.
Khởi tạo Xavier về cơ bản là một cách để sắp xếp các trọng số ban đầu cho các đầu vào riêng lẻ trong một mô hình nơron. Đầu vào ròng cho nơ ron bao gồm mỗi đầu vào riêng lẻ, nhân với trọng lượng của nó, dẫn đến chức năng chuyển và chức năng kích hoạt liên quan. Ý tưởng là các kỹ sư muốn chủ động quản lý các trọng số mạng ban đầu này, để đảm bảo rằng mạng hội tụ đúng với phương sai thích hợp ở mỗi cấp.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Các chuyên gia chỉ ra rằng, ở một mức độ nào đó, các kỹ sư có thể sử dụng độ dốc dốc ngẫu nhiên để điều chỉnh trọng lượng của các yếu tố đầu vào trong đào tạo, nhưng nếu chúng bắt đầu với trọng lượng không phù hợp, chúng có thể không hội tụ chính xác vì tế bào thần kinh có thể trở nên bão hòa. Một cách khác mà một số chuyên gia đưa ra là tín hiệu có thể "tăng" hoặc "co lại" quá nhiều với trọng lượng không phù hợp và đó là lý do tại sao mọi người đang sử dụng khởi tạo Xavier theo các chức năng kích hoạt khác nhau.
Một phần của ý tưởng này có liên quan đến những hạn chế trong việc xử lý các hệ thống chưa được phát triển: Trước khi đào tạo, các kỹ sư theo một số cách làm việc trong bóng tối. Họ không biết dữ liệu, vậy làm thế nào để họ biết cách cân trọng lượng đầu vào ban đầu?
Vì lý do đó, khởi tạo Xavier là một chủ đề phổ biến của cuộc trò chuyện trong các blog và diễn đàn lập trình, vì các chuyên gia hỏi làm thế nào để áp dụng nó cho các nền tảng khác nhau, ví dụ, TensorFlow. Những loại kỹ thuật này là một phần của việc tinh chỉnh thiết kế máy học và trí tuệ nhân tạo đang có tác động lớn đến sự tiến bộ trong thị trường tiêu dùng và các nơi khác.
