Разбиране на лапинизацията в Deep Learning

Lapinized е термин, който се използва в контекста на машинното обучение, по-специално в областта на невронните мрежи. Отнася се до процес на трансформиране или нормализиране на входните данни, за да имат специфично разпределение, обикновено стандартно нормално разпределение.

Целта на lapINization е да подобри обучението на дълбоки невронни мрежи, като направи входните данни по-последователни и по-лесни за учене. Това се прави чрез прилагане на трансформация към входните данни, която ги доближава до стандартно нормално разпределение, което е добре познато и добре поддържано разпределение.

Lapinization се основава на идеята, че много алгоритми за дълбоко обучение са чувствителни към мащаба и изместване на входните данни и че тези вариации могат да повлияят на процеса на обучение. Чрез обиколка на входните данни можем да намалим въздействието на тези вариации и да подобрим стабилността и конвергенцията на процеса на обучение.

Има няколко техники за обиколка на входните данни, включително:

1. Минимално-максимално нормализиране: Това включва мащабиране на входните данни до конкретен диапазон, обикновено между 0 и 1, и след това изместването му, за да има средна стойност 0 и стандартно отклонение 1.
2. Пакетна нормализация: Това включва нормализиране на входните данни за всяка мини-партида примери за обучение, а не за целия набор от данни.
3. Нормализация на екземпляра: Това включва нормализиране на входните данни за всеки отделен пример, а не за целия набор от данни.
4. Самоконтролируема нормализация: Това включва използване на научена гейт функция за селективно прилагане на нормализация към определени части от входните данни.

Като цяло lapINization е мощна техника за подобряване на обучението на дълбоки невронни мрежи и се използва в различни приложения , включително компютърно зрение, обработка на естествен език и разпознаване на реч.