A lapinizáció megértése a mély tanulásban

A lapinizált kifejezés a gépi tanulás kontextusában használatos, különösen a neurális hálózatok területén. A bemeneti adatok átalakításának vagy normalizálásának folyamatára utal, hogy meghatározott eloszlást, jellemzően szabványos normál eloszlást kapjanak. A lapINizáció célja a mély neurális hálózatok képzésének javítása azáltal, hogy a bemeneti adatokat konzisztensebbé és könnyebben tanulhatóvá teszi. Ez úgy történik, hogy a bemeneti adatokra olyan transzformációt alkalmaznak, amely közelebb hozza azokat egy szabványos normál eloszláshoz, amely egy jól ismert és jól viselkedett eloszlás.

A lapinizálás azon az elgondoláson alapul, hogy sok mélytanulási algoritmus érzékeny a léptékre és a bemeneti adatok eltolódása, és hogy ezek a változások befolyásolhatják a képzési folyamatot. A bemeneti adatok lapINizálásával csökkenthetjük ezen eltérések hatását, és javíthatjuk a képzési folyamat stabilitását és konvergenciáját.

Több technika létezik a bemeneti adatok lapINizálására, többek között:

1. Min-max normalizálás: Ez magában foglalja a bemeneti adatok skálázását egy adott tartományba, jellemzően 0 és 1 közé, majd eltolja őket 0 átlagra és 1,
2 szórásra. Kötegelt normalizálás: Ez magában foglalja a bemeneti adatok normalizálását a betanítási példák minden mini kötegénél, nem pedig a teljes adatkészletre vonatkozóan.
3. Példánynormalizálás: Ez magában foglalja a bemeneti adatok normalizálását minden egyes példához, nem pedig a teljes adatkészlethez.
4. Önkapuzó normalizálás: Ez magában foglalja egy tanult kapufüggvény használatát a bemeneti adatok bizonyos részeire történő normalizálás szelektív alkalmazásához.

Összességében a lapINizáció egy hatékony technika a mély neurális hálózatok képzésének javítására, és számos alkalmazásban használták. , beleértve a számítógépes látást, a természetes nyelvi feldolgozást és a beszédfelismerést.