Pochopení lapinizace v hlubokém učení

Lapinized je termín, který se používá v kontextu strojového učení, konkrétně v oblasti neuronových sítí. Odkazuje na proces transformace nebo normalizace vstupních dat tak, aby měly specifické rozdělení, obvykle standardní normální rozdělení.

Cílem lapINizace je zlepšit trénování hlubokých neuronových sítí tím, že jsou vstupní data konzistentnější a snadněji se z nich učí. To se provádí aplikací transformace na vstupní data, která je přiblíží standardnímu normálnímu rozdělení, což je dobře známé a dobře fungující rozdělení. posun vstupních dat a že tyto variace mohou ovlivnit tréninkový proces. Pomocí lapINizace vstupních dat můžeme snížit dopad těchto variací a zlepšit stabilitu a konvergenci tréninkového procesu. Min-max normalizace: Zahrnuje škálování vstupních dat na určitý rozsah, typicky mezi 0 a 1, a pak je posunout tak, aby měl průměr 0 a standardní odchylku 1,
2. Dávková normalizace: Zahrnuje normalizaci vstupních dat pro každou mini-dávku příkladů školení, spíše než pro celou datovou sadu.
3. Normalizace instance: Jedná se o normalizaci vstupních dat pro každý jednotlivý příklad, spíše než pro celou datovou sadu.
4. Self-gated normalization: Zahrnuje použití naučené hradlové funkce k selektivní aplikaci normalizace na určité části vstupních dat. , včetně počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání řeči.