Q:
เหตุใดผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องจึงพูดถึงการเริ่มต้นของ Xavier
A:การเริ่มต้นของซาเวียร์เป็นความคิดที่สำคัญในด้านวิศวกรรมและการฝึกอบรมของโครงข่ายประสาทเทียม ผู้เชี่ยวชาญพูดคุยเกี่ยวกับการใช้การกำหนดค่าเริ่มต้นของซาเวียร์เพื่อจัดการความแปรปรวนและวิธีการที่สัญญาณเกิดขึ้นผ่านเลเยอร์เครือข่ายประสาท
การกำหนดค่าเริ่มต้นของซาเวียร์นั้นเป็นวิธีการเรียงลำดับน้ำหนักเริ่มต้นสำหรับอินพุตแต่ละตัวในรูปแบบเซลล์ประสาท อินพุตสุทธิสำหรับเซลล์ประสาทประกอบด้วยอินพุตแต่ละตัวคูณด้วยน้ำหนักของมันซึ่งนำไปสู่ฟังก์ชั่นการถ่ายโอนและฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานที่เกี่ยวข้อง แนวคิดก็คือวิศวกรต้องการที่จะจัดการน้ำหนักเครือข่ายเริ่มต้นเหล่านี้ในเชิงรุกเพื่อให้แน่ใจว่าเครือข่ายมาบรรจบกันอย่างเหมาะสมกับความแปรปรวนที่เหมาะสมในแต่ละระดับ
| ดาวน์โหลดฟรี: การเรียนรู้ของเครื่องและเหตุผลที่สำคัญ |
ผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่าวิศวกรสามารถใช้การไล่ระดับสีแบบสุ่มในการปรับน้ำหนักของปัจจัยการผลิตในการฝึกอบรม แต่ถ้าหากพวกเขาเริ่มด้วยการถ่วงน้ำหนักที่ไม่เหมาะสมพวกเขาอาจไม่มาบรรจบกันอย่างถูกต้อง อีกวิธีหนึ่งที่ผู้เชี่ยวชาญบางคนนำมาใช้คือสัญญาณสามารถ "เติบโต" หรือ "หดตัว" มากเกินไปด้วยน้ำหนักที่ไม่เหมาะสมและนั่นคือสาเหตุที่ผู้คนใช้การเริ่มต้นของ Xavier ตามฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานต่างๆ
ส่วนหนึ่งของความคิดนี้เกี่ยวข้องกับข้อ จำกัด ของการจัดการกับระบบที่ยังไม่ได้พัฒนา: ก่อนการฝึกอบรมวิศวกรมีวิธีการทำงานในที่มืด พวกเขาไม่รู้ข้อมูลดังนั้นพวกเขาจึงรู้วิธีน้ำหนักอินพุตเริ่มต้นได้อย่างไร
ด้วยเหตุผลดังกล่าวการกำหนดค่าเริ่มต้นของซาเวียร์จึงเป็นหัวข้อยอดนิยมของการสนทนาในการเขียนโปรแกรมบล็อกและฟอรัมเนื่องจากผู้เชี่ยวชาญถามวิธีนำไปใช้กับแพลตฟอร์มต่างๆเช่น TensorFlow เทคนิคประเภทนี้เป็นส่วนหนึ่งของการปรับแต่งการเรียนรู้ของเครื่องและการออกแบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีผลกระทบอย่างมากต่อความก้าวหน้าในตลาดผู้บริโภคและที่อื่น ๆ
