機械学習の専門家がxavierの初期化について話しているのはなぜですか？

Q：

機械学習の専門家がXavierの初期化について話しているのはなぜですか？

Xavierの初期化は、ニューラルネットワークのエンジニアリングとトレーニングにおける重要なアイデアです。 専門家は、Xavierの初期化を使用して、分散を管理し、ニューラルネットワークレイヤーを介して信号が出現する方法を管理することについて話します。

Xavierの初期化は、基本的にニューロンモデルの個々の入力の初期重みを並べ替える方法です。 ニューロンのネット入力は、個々の入力にその重みを掛けたもので構成され、伝達関数と関連する活性化関数につながります。 アイデアは、ネットワークが各レベルで適切な分散で適切に収束することを保証するために、これらの初期ネットワークの重みを積極的に管理することです。

専門家は、エンジニアはある程度まで確率的勾配降下を使用してトレーニングの入力の重みを調整できるが、不適切な重みで開始すると、ニューロンが飽和する可能性があるため、正しく収束しない可能性があると指摘します。 一部の専門家がこれを置く別の方法は、信号が不適切な重みで過度に「成長」または「縮小」する可能性があることであり、そのため人々はさまざまなアクティベーション関数に従ってXavier初期化を使用しています。

このアイデアの一部は、まだ開発されていないシステムを扱う際の制限に関連しています。トレーニングの前に、エンジニアは何らかの方法で暗闇で働いています。 彼らはデータを知らないので、最初の入力をどのように重み付けするかをどのように知るのでしょうか？

そのため、Xavierの初期化は、ブログやフォーラムのプログラミングで人気のある話題です。専門家は、TensorFlowなどのさまざまなプラットフォームにそれを適用する方法を尋ねます。 これらのタイプの技術は、消費者市場などでの進歩に大きな影響を与えている機械学習と人工知能の設計の改良の一部です。