ทำความเข้าใจ Lapinization ในการเรียนรู้เชิงลึก
Lapinized เป็นคำที่ใช้ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะในด้านโครงข่ายประสาทเทียม มันหมายถึงกระบวนการของการแปลงหรือทำให้ข้อมูลอินพุตเป็นมาตรฐานเพื่อให้มีการแจกแจงเฉพาะ โดยทั่วไปเป็นการแจกแจงแบบปกติมาตรฐาน เป้าหมายของการทำให้เป็น LapINization คือการปรับปรุงการฝึกโครงข่ายประสาทเชิงลึกโดยการทำให้ข้อมูลอินพุตสอดคล้องกันมากขึ้นและเรียนรู้ได้ง่ายขึ้น ซึ่งทำได้โดยการใช้การแปลงกับข้อมูลอินพุตซึ่งทำให้เข้าใกล้การแจกแจงแบบปกติมาตรฐานมากขึ้น ซึ่งเป็นการแจกแจงที่รู้จักกันดีและประพฤติตนดี การปรับเปลี่ยนแบบ Lapinization มีพื้นฐานมาจากแนวคิดที่ว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจำนวนมากมีความอ่อนไหวต่อขนาดและ การเปลี่ยนแปลงข้อมูลอินพุต และการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อาจส่งผลต่อกระบวนการฝึกอบรม ด้วยการตักข้อมูลอินพุต เราสามารถลดผลกระทบของรูปแบบเหล่านี้ และปรับปรุงเสถียรภาพและการบรรจบกันของกระบวนการฝึกอบรม
มีเทคนิคหลายประการในการตักข้อมูลอินพุต รวมถึง:
1 การทำให้เป็นมาตรฐานต่ำสุด-สูงสุด: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปรับขนาดข้อมูลอินพุตให้อยู่ในช่วงเฉพาะ โดยทั่วไปจะอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 จากนั้นเลื่อนให้มีค่าเฉลี่ย 0 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 1.
2 การทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบทช์: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำให้ข้อมูลอินพุตเป็นมาตรฐานสำหรับตัวอย่างการฝึกชุดย่อยแต่ละชุด แทนที่จะเป็นชุดข้อมูลทั้งหมด
3 การทำให้อินสแตนซ์เป็นมาตรฐาน: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการทำให้ข้อมูลอินพุตเป็นมาตรฐานสำหรับแต่ละตัวอย่าง แทนที่จะเป็นชุดข้อมูลทั้งหมด
4 การทำให้เป็นมาตรฐานแบบควบคุมตัวเอง: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ฟังก์ชันเกทที่เรียนรู้เพื่อเลือกใช้การทำให้เป็นมาตรฐานกับบางส่วนของข้อมูลอินพุต
โดยรวมแล้ว การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคที่ทรงพลังในการปรับปรุงการฝึกโครงข่ายประสาทเชิงลึก และได้ถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย รวมถึงคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการรู้จำคำพูด
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
