Разумевање лапинизације у дубоком учењу

Лапинизован је термин који се користи у контексту машинског учења, посебно у области неуронских мрежа. Односи се на процес трансформације или нормализације улазних података да би имали специфичну дистрибуцију, типично стандардну нормалну дистрибуцију.ӕӕЦиљ лапИНизације је да побољша обуку дубоких неуронских мрежа чинећи улазне податке конзистентнијим и лакшим за учење. Ово се ради применом трансформације на улазне податке која их приближава стандардној нормалној дистрибуцији, која је добро позната и добро понашана дистрибуција.ӕӕЛапинизација је заснована на идеји да су многи алгоритми дубоког учења осетљиви на скалу и померање улазних података, те да ове варијације могу утицати на процес обуке. ЛапИНизацијом улазних података можемо смањити утицај ових варијација и побољшати стабилност и конвергенцију процеса обуке.ӕӕПостоји неколико техника за лапИНизацију улазних података, укључујући:ӕӕ1. Мин-мак нормализација: Ово укључује скалирање улазних података на одређени опсег, обично између 0 и 1, а затим њихово померање да би имали средњу вредност од 0 и стандардну девијацију од 1,ӕ2. Групна нормализација: Ово укључује нормализацију улазних података за сваку мини групу примера обуке, уместо за цео скуп података.ӕ3. Нормализација инстанце: Ово укључује нормализацију улазних података за сваки појединачни пример, а не за цео скуп података.ӕ4. Самостална нормализација: Ово укључује коришћење научене функције капије за селективну примену нормализације на одређене делове улазних података.ӕӕ Све у свему, лапИНизација је моћна техника за побољшање обуке дубоких неуронских мрежа и коришћена је у разним апликацијама , укључујући компјутерски вид, обраду природног језика и препознавање говора.