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Perché gli esperti di machine learning parlano dell'inizializzazione di Xavier?
UN:L'inizializzazione di Xavier è un'idea importante nell'ingegneria e nella formazione delle reti neurali. I professionisti parlano dell'utilizzo dell'inizializzazione di Xavier per gestire la varianza e il modo in cui i segnali emergono attraverso i livelli della rete neurale.
L'inizializzazione di Xavier è essenzialmente un modo per ordinare i pesi iniziali per i singoli input in un modello di neurone. L'input netto per il neurone è costituito da ciascun input individuale, moltiplicato per il suo peso, che porta alla funzione di trasferimento e ad una funzione di attivazione associata. L'idea è che gli ingegneri vogliono gestire proattivamente questi pesi iniziali della rete, al fine di assicurarsi che la rete converga correttamente con la varianza appropriata ad ogni livello.
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Gli esperti sottolineano che gli ingegneri possono, in una certa misura, utilizzare la pendenza stocastica del gradiente per regolare i pesi degli input durante l'allenamento, ma che se iniziano con una ponderazione impropria, potrebbero non convergere correttamente poiché i neuroni possono saturare. Un altro modo che alcuni professionisti affermano che i segnali possono "crescere" o "restringersi" troppo con pesi impropri, ed è per questo che le persone usano l'inizializzazione di Xavier in conformità con varie funzioni di attivazione.
Parte di questa idea è legata ai limiti di gestione dei sistemi non ancora sviluppati: prima dell'allenamento, gli ingegneri lavorano in qualche modo al buio. Non conoscono i dati, quindi come fanno a valutare gli input iniziali?
Per questo motivo, l'inizializzazione di Xavier è un argomento di conversazione popolare nei blog e nei forum di programmazione, poiché i professionisti chiedono come applicarlo a piattaforme diverse, ad esempio TensorFlow. Questi tipi di tecniche fanno parte del perfezionamento dei progetti di machine learning e intelligenza artificiale che stanno avendo un grande impatto sui progressi nei mercati di consumo e altrove.
