Понимание лапинизации в глубоком обучении

Лапинизированный — это термин, который используется в контексте машинного обучения, особенно в области нейронных сетей. Это относится к процессу преобразования или нормализации входных данных для получения определенного распределения, обычно стандартного нормального распределения. Цель lapINization — улучшить обучение глубоких нейронных сетей, сделав входные данные более согласованными и более простыми для обучения. Это делается путем применения преобразования к входным данным, которое приближает их к стандартному нормальному распределению, которое является хорошо известным и хорошо управляемым распределением.

Лапинизация основана на идее о том, что многие алгоритмы глубокого обучения чувствительны к масштабу и сдвиг входных данных и что эти изменения могут повлиять на процесс обучения. Путем lapINizing входных данных мы можем уменьшить влияние этих изменений и улучшить стабильность и сходимость процесса обучения.

Существует несколько методов lapINizing входных данных, в том числе:

1. Нормализация мин-макс. Это включает в себя масштабирование входных данных до определенного диапазона, обычно от 0 до 1, а затем их сдвиг так, чтобы среднее значение было равно 0, а стандартное отклонение составляло 1,2. Пакетная нормализация: включает в себя нормализацию входных данных для каждого мини-пакета обучающих примеров, а не для всего набора данных.
3. Нормализация экземпляра: включает в себя нормализацию входных данных для каждого отдельного примера, а не для всего набора данных.
4. Саморегулируемая нормализация: предполагает использование изученной функции вентиля для выборочного применения нормализации к определенным частям входных данных. В целом, lapINization — это мощный метод улучшения обучения глубоких нейронных сетей, который использовался в различных приложениях. , включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи.