Q:
Mengapa ahli pembelajaran mesin berbicara tentang inisialisasi Xavier?
SEBUAH:Inisialisasi Xavier adalah ide penting dalam rekayasa dan pelatihan jaringan saraf. Profesional berbicara tentang menggunakan inisialisasi Xavier untuk mengelola varians dan cara-cara sinyal muncul melalui lapisan jaringan saraf.
Inisialisasi Xavier pada dasarnya adalah cara untuk menyortir bobot awal untuk input individu dalam model neuron. Input bersih untuk neuron terdiri dari masing-masing input individu, dikalikan dengan beratnya, yang mengarah ke fungsi transfer dan fungsi aktivasi yang terkait. Idenya adalah bahwa insinyur ingin mengelola bobot jaringan awal ini secara proaktif, untuk memastikan bahwa jaringan bertemu dengan benar dengan varian yang sesuai pada setiap tingkat.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Para ahli menunjukkan bahwa insinyur dapat, sampai batas tertentu, menggunakan keturunan gradien stokastik untuk menyesuaikan bobot input dalam pelatihan, tetapi jika mereka mulai dengan pembobotan yang tidak tepat, mereka mungkin tidak konvergen dengan benar karena neuron dapat menjadi jenuh. Cara lain yang dilakukan beberapa profesional adalah bahwa sinyal dapat "tumbuh" atau "menyusut" terlalu banyak dengan bobot yang tidak sesuai, dan itulah sebabnya orang menggunakan inisialisasi Xavier sesuai dengan berbagai fungsi aktivasi.
Bagian dari ide ini terkait dengan keterbatasan berurusan dengan sistem yang belum dikembangkan: Sebelum pelatihan, insinyur dalam beberapa hal bekerja dalam kegelapan. Mereka tidak tahu datanya, jadi bagaimana mereka tahu bagaimana memberi bobot pada input awal?
Untuk alasan itu, inisialisasi Xavier adalah topik percakapan yang populer di blog dan forum pemrograman, karena para profesional bertanya bagaimana cara menerapkannya ke platform yang berbeda, misalnya, TensorFlow. Jenis-jenis teknik ini adalah bagian dari pemurnian pembelajaran mesin dan desain kecerdasan buatan yang berdampak besar pada kemajuan di pasar konsumen dan di tempat lain.
