Lapinisaation ymmärtäminen syväoppimisessa

Lapinized on termi, jota käytetään koneoppimisen yhteydessä, erityisesti hermoverkkojen alalla. Se viittaa prosessiin, jossa syöttödata muunnetaan tai normalisoidaan tietyn jakauman, tyypillisesti normaalin normaalijakauman, saamiseksi.

LapINisoinnin tavoitteena on parantaa syvien hermoverkkojen koulutusta tekemällä syöttötiedoista johdonmukaisempia ja helpompia oppia niistä. Tämä tehdään soveltamalla syöttötietoihin muunnos, joka tuo sen lähemmäksi normaalia normaalijakaumaa, joka on hyvin tunnettu ja hyvin käyttäytyvä jakauma.

Lapinointi perustuu ajatukseen, että monet syväoppimisalgoritmit ovat herkkiä mittakaavalle ja syöttötietojen muutosta ja että nämä vaihtelut voivat vaikuttaa harjoitusprosessiin. LapINisoimalla syöttötiedot voimme vähentää näiden vaihtelujen vaikutusta ja parantaa harjoitusprosessin vakautta ja konvergenssia.

Syötetietojen lapINointiin on olemassa useita tekniikoita, mukaan lukien:

1. Min-max normalisointi: Tämä sisältää syöttötietojen skaalauksen tietylle alueelle, tyypillisesti välillä 0 ja 1, ja sitten sen siirtämisen siten, että sen keskiarvo on 0 ja keskihajonta 1,
2. Erän normalisointi: Tämä sisältää syöttötietojen normalisoinnin jokaiselle koulutusesimerkkien minierille koko tietojoukon sijaan.
3. Instanssien normalisointi: Tämä tarkoittaa syöttötietojen normalisointia jokaiselle yksittäiselle esimerkille koko tietojoukon sijaan.
4. Itseportainen normalisointi: Tämä edellyttää opitun porttifunktion käyttämistä normalisoinnin selektiiviseen soveltamiseen syötetietojen tiettyihin osiin.

Kaiken kaikkiaan lapINisointi on tehokas tekniikka syvien hermoverkkojen harjoittamisen parantamiseksi, ja sitä on käytetty useissa sovelluksissa. , mukaan lukien tietokonenäkö, luonnollisen kielen käsittely ja puheentunnistus.