深層学習におけるラピナイゼーションを理解する
Lapinized は、機械学習のコンテキスト、特にニューラル ネットワークの分野で使用される用語です。これは、入力データを特定の分布 (通常は標準正規分布) になるように変換または正規化するプロセスを指します。lapINization の目標は、入力データの一貫性を高め、学習しやすくすることでディープ ニューラル ネットワークのトレーニングを改善することです。これは、よく知られ行儀の良い分布である標準正規分布に近づける変換を入力データに適用することによって行われます。ラピナイゼーションは、多くの深層学習アルゴリズムがスケールとスケールに敏感であるという考えに基づいています。入力データのシフト、およびこれらの変動がトレーニング プロセスに影響を与える可能性があることを示しています。入力データをラップ化することで、これらの変動の影響を軽減し、トレーニング プロセスの安定性と収束を向上させることができます。入力データをラップ化するには、次のような手法がいくつかあります。最小値と最大値の正規化: これには、入力データを特定の範囲 (通常は 0 ～ 1) にスケーリングし、平均が 0、標準偏差が 1.
2 になるようにシフトすることが含まれます。バッチ正規化: これには、データセット全体ではなく、トレーニング サンプルのミニバッチごとに入力データを正規化することが含まれます。インスタンスの正規化: これには、データセット全体ではなく、個々のサンプルごとに入力データを正規化することが含まれます。セルフゲート正規化: これには、学習されたゲート関数を使用して、入力データの特定の部分に正規化を選択的に適用することが含まれます。全体として、lapINization はディープ ニューラル ネットワークのトレーニングを改善するための強力な手法であり、さまざまなアプリケーションで使用されています。 、コンピューター ビジョン、自然言語処理、音声認識など。
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