큐:
머신 러닝 전문가가 왜 Xavier 초기화에 대해 이야기하고 있습니까?
ㅏ:Xavier 초기화는 신경망의 엔지니어링 및 교육에서 중요한 아이디어입니다. 전문가들은 분산을 관리하기 위해 Xavier 초기화를 사용하고 신경망 계층을 통해 신호가 나타나는 방식에 대해 이야기합니다.
Xavier 초기화는 기본적으로 뉴런 모델에서 개별 입력에 대한 초기 가중치를 정렬하는 방법입니다. 뉴런에 대한 순 입력은 각 개별 입력에 가중치를 곱한 값으로 구성되어 전달 기능 및 관련 활성화 기능으로 이어집니다. 아이디어는 네트워크가 각 수준에서 적절한 분산으로 올바르게 수렴되도록하기 위해 이러한 초기 네트워크 가중치를 사전에 관리하려고합니다.
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전문가들은 엔지니어가 확률 적으로 구배 기울기 하강을 사용하여 훈련에서 입력의 무게를 조정할 수 있지만 부적절한 가중치로 시작하면 뉴런이 포화 될 수 있으므로 올바르게 수렴하지 않을 수 있다고 지적합니다. 일부 전문가들이 말한 또 다른 방법은 잘못된 무게로 인해 신호가 너무 많이 "증가"하거나 "축소"될 수 있기 때문에 사람들이 다양한 활성화 기능에 따라 Xavier 초기화를 사용하는 이유입니다.
이 아이디어의 일부는 아직 개발되지 않은 시스템을 다루는 데 따른 한계와 관련이 있습니다. 훈련 전에 엔지니어는 몇 가지면에서 어둠 속에서 일합니다. 그들은 데이터를 알지 못하므로 초기 입력에 가중치를 부여하는 방법을 어떻게 알 수 있습니까?
이러한 이유로 Xavier 초기화는 블로그 및 포럼 프로그래밍에서 대화의 인기있는 주제입니다. 전문가가 다른 플랫폼 (예 : TensorFlow)에 적용하는 방법을 묻습니다. 이러한 유형의 기술은 소비자 시장 및 기타 지역의 발전에 큰 영향을 미치는 기계 학습 및 인공 지능 설계의 정제의 일부입니다.
