Q:
¿Por qué los expertos en aprendizaje automático hablan de la inicialización de Xavier?
UN:La inicialización de Xavier es una idea importante en la ingeniería y el entrenamiento de redes neuronales. Los profesionales hablan sobre el uso de la inicialización de Xavier para gestionar la variación y las formas en que las señales emergen a través de las capas de la red neuronal.
La inicialización de Xavier es esencialmente una forma de clasificar los pesos iniciales para entradas individuales en un modelo de neurona. La entrada neta para la neurona consiste en cada entrada individual, multiplicada por su peso, que conduce a la función de transferencia y una función de activación asociada. La idea es que los ingenieros quieran administrar estos pesos de red iniciales de manera proactiva, para asegurarse de que la red converja adecuadamente con la variación adecuada en cada nivel.
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Los expertos señalan que los ingenieros pueden, en cierta medida, usar el descenso de gradiente estocástico para ajustar los pesos de las entradas en el entrenamiento, pero que si comienzan con una ponderación incorrecta, pueden no converger correctamente ya que las neuronas pueden saturarse. Otra forma en que algunos profesionales dicen esto es que las señales pueden "crecer" o "reducirse" demasiado con pesos inadecuados, y es por eso que las personas están usando la inicialización de Xavier de acuerdo con varias funciones de activación.
Parte de esta idea está relacionada con las limitaciones de tratar con sistemas que aún no se han desarrollado: antes de la capacitación, los ingenieros trabajan de alguna manera en la oscuridad. No conocen los datos, entonces, ¿cómo saben cómo ponderar las entradas iniciales?
Por esa razón, la inicialización de Xavier es un tema popular de conversación en blogs y foros de programación, ya que los profesionales preguntan cómo aplicarlo a diferentes plataformas, por ejemplo, TensorFlow. Este tipo de técnicas son parte del refinamiento del aprendizaje automático y los diseños de inteligencia artificial que están teniendo un gran impacto en el progreso en los mercados de consumo y en otros lugares.
