Înțelegerea lapinizării în deep learning
Lapinizat este un termen care este folosit în contextul învățării automate, în special în domeniul rețelelor neuronale. Se referă la un proces de transformare sau normalizare a datelor de intrare pentru a avea o distribuție specifică, de obicei o distribuție normală standard.
Scopul lapINization este de a îmbunătăți antrenamentul rețelelor neuronale profunde, făcând datele de intrare mai consistente și mai ușor de învățat din. Acest lucru se realizează prin aplicarea unei transformări datelor de intrare care le apropie de o distribuție normală standard, care este o distribuție bine-cunoscută și bine comportată.
Lapinizarea se bazează pe ideea că mulți algoritmi de învățare profundă sunt sensibili la scară și schimbarea datelor de intrare și că aceste variații pot afecta procesul de formare. Prin lapINizarea datelor de intrare, putem reduce impactul acestor variații și îmbunătăți stabilitatea și convergența procesului de antrenament.
Există mai multe tehnici de lapINizare a datelor de intrare, inclusiv:
1. Normalizare min-max: Aceasta implică scalarea datelor de intrare la un interval specific, de obicei între 0 și 1, și apoi mutarea acestora pentru a avea o medie de 0 și o abatere standard de 1,
2. Normalizare lot: Aceasta implică normalizarea datelor de intrare pentru fiecare mini-lot de exemple de antrenament, mai degrabă decât pentru întregul set de date.
3. Normalizarea instanțelor: Aceasta implică normalizarea datelor de intrare pentru fiecare exemplu individual, mai degrabă decât pentru întregul set de date.
4. Normalizare self-gate: Aceasta implică utilizarea unei funcții de poartă învățată pentru a aplica selectiv normalizarea anumitor părți ale datelor de intrare.
În general, lapINization este o tehnică puternică pentru îmbunătățirea antrenamentului rețelelor neuronale profunde și a fost folosită într-o varietate de aplicații. , inclusiv viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și recunoașterea vorbirii.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
