Slovník výrazov AI/Neurónové siete - stavebné prvky

Neurónové siete - stavebné prvky

Xavierova inicializácia

Anglický výraz Xavier initialization

pokročiléheslo č. 2825 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená Xavierova inicializácia?

Xavierova alebo Glorotova inicializácia volí rozptyl váh podľa počtu vstupov a výstupov vrstvy tak, aby sa približne zachoval rozptyl dopredných aktivácií aj spätných gradientov. Bežne používa normálne alebo rovnomerné rozdelenie so škálou z fan-in a fan-out. Bola odvodená pre približne lineárne či symetrické aktivácie; pre ReLU býva vhodnejšia Heho schéma.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

V MLP s tanh sa každá lineárna vrstva inicializuje Xavierovým rozdelením a bias nulou. Pred tréningom sa na náhodnej dávke skontroluje rozptyl aktivácií po hĺbke; výrazný pokles alebo rast vedie k úprave gainu. Tím zaznamená, či použil normálny alebo uniformný variant a ako vypočítal fan. Výsledok sa porovná s Heho inicializáciou pri rovnakej architektúre a seede.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. Glorot & Bengio · Xavier initializationproceedings.mlr.press
  2. Deep Learning Book · Optimizationdeeplearningbook.org

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Čo má približne zachovať?

Rozptyl signálu pri doprednom aj spätnom prechode.

Z čoho sa škála počíta?

Z fan-in a fan-out vrstvy.

Existuje normálny aj rovnomerný?

Áno, s porovnateľne nastaveným rozptylom.

Je ideálna pre ReLU?

Zvyčajne sa pre ReLU volí Heho inicializácia.

Načo slúži?

Upraví základnú škálu podľa aktivačnej funkcie.