P:
Per què parlen els experts d’aprenentatge automàtic sobre la inicialització del Xavier?
R:La inicialització de Xavier és una idea important en l’enginyeria i la formació de les xarxes neuronals. Els professionals parlen d’utilitzar la inicialització de Xavier per gestionar la variància i les formes que els senyals sorgeixen a través de capes de xarxa neuronal.
La inicialització de Xavier és essencialment una forma d’ordenar pesos inicials per a aportacions individuals en un model de neurones. L’entrada neta per a la neurona consisteix en cada entrada individual, multiplicada pel seu pes, que condueix a la funció de transferència i a una funció d’activació associada. La idea és que els enginyers vulguin gestionar de manera proactiva aquests pesos de xarxa inicials, per tal d'assegurar-se que la xarxa convergeixi correctament amb una variació adequada a cada nivell.
| Descàrrega gratuïta: Aprenentatge automàtic i per què és important |
Els experts assenyalen que, fins a cert punt, els enginyers poden utilitzar descendència de gradients estocàstics per ajustar els pesos dels ingressos en formació, però que si comencen amb una ponderació inadequada, potser no convergeixen correctament ja que les neurones es poden saturar. Una altra manera que alguns professionals ho expliquen és que els senyals poden "créixer" o "reduir-se" massa amb pesos inapropiats, i és per això que la gent utilitza la inicialització de Xavier d'acord amb diverses funcions d'activació.
Una part d’aquesta idea està relacionada amb les limitacions de tractar sistemes encara no desenvolupats: Abans de formar-se, els enginyers treballen d’alguna manera a les fosques. No coneixen les dades, així com saben ponderar les entrades inicials?
Per això, la inicialització de Xavier és un tema popular de conversa en els fòrums de programació i blogs, ja que els professionals demanen com aplicar-ho a diferents plataformes, per exemple, TensorFlow. Aquest tipus de tècniques formen part del perfeccionament dels dissenys d’aprenentatge de màquines i d’intel·ligència artificial que tenen grans impactes en els avenços en mercats de consum i en altres llocs.
