K:
Miksi koneoppimisen asiantuntijat puhuvat Xavier-alustuksesta?
V:Xavier-alustus on tärkeä idea hermoverkkojen suunnittelussa ja koulutuksessa. Ammattilaiset puhuvat Xavier-alustuksen käytöstä varianssin hallitsemiseksi ja tavoista, joilla signaalit nousevat hermoverkkokerrosten kautta.
Xavier-alustus on olennaisesti tapa lajitella yksittäisten panosten lähtöpainot neuronimallissa. Neuron nettotulo koostuu jokaisesta yksittäisestä tulosta kerrottuna sen painolla, joka johtaa siirtofunktioon ja siihen liittyvään aktivointitoimintoon. Ajatuksena on, että insinöörit haluavat hallita näitä alkuperäisiä verkon painoja ennakoivasti varmistaakseen, että verkko lähenee oikein sopivalla varianssilla kullakin tasolla.
| Ilmainen lataus: Koneoppiminen ja miksi sillä on merkitystä |
Asiantuntijat huomauttavat, että insinöörit voivat jossain määrin käyttää stokastista gradientin laskeutumista säätääksesi panosten painoa harjoituksessa, mutta että jos ne aloitetaan väärin painotuksella, ne eivät välttämättä konvergoidu oikein, koska neuronit voivat tulla kyllästyneitä. Toinen tapa, jolla jotkut ammattilaiset totesivat tämän, on, että signaalit voivat "kasvaa" tai "kutistua" liikaa väärin painoilla, ja siksi ihmiset käyttävät Xavier-alustusta erilaisten aktivointitoimintojen mukaisesti.
Osa tästä ajatuksesta liittyy rajoitteisiin, jotka koskevat sellaisten järjestelmien käsittelemistä, joita ei ole vielä kehitetty: Ennen koulutusta insinöörit työskentelevät tietyllä tavalla pimeässä. He eivät tiedä tietoja, joten miten he osaavat painottaa alkuperäisiä syötteitä?
Tästä syystä Xavier-alustus on suosittu keskusteluaihe blogien ja foorumien ohjelmoinnissa, koska ammattilaiset kysyvät, kuinka sitä soveltaa eri alustoille, esimerkiksi TensorFlow. Tämäntyyppiset tekniikat ovat osa koneoppimis- ja tekoälymallien hienosäätöä, joilla on suuri vaikutus edistymiseen kuluttajamarkkinoilla ja muualla.
