Розуміння лапінізації в глибокому навчанні

Lapinized — це термін, який використовується в контексті машинного навчання, зокрема в області нейронних мереж. Це стосується процесу перетворення або нормалізації вхідних даних для отримання певного розподілу, як правило, стандартного нормального розподілу.

Мета lapINization полягає в покращенні навчання глибоких нейронних мереж, роблячи вхідні дані більш послідовними та легшими для навчання. Це робиться шляхом застосування до вхідних даних трансформації, яка наближає їх до стандартного нормального розподілу, який є добре відомим розподілом.

Лапінізація базується на ідеї, що багато алгоритмів глибокого навчання чутливі до масштабу та зсув вхідних даних, і що ці варіації можуть вплинути на процес навчання. Шляхом lapINization вхідних даних ми можемо зменшити вплив цих варіацій і покращити стабільність і конвергенцію процесу навчання.

Існує кілька методів lapINizing вхідних даних, зокрема:

1. Мінімально-максимальна нормалізація: це передбачає масштабування вхідних даних до певного діапазону, як правило, від 0 до 1, а потім його зсув до середнього значення 0 і стандартного відхилення 1,
2. Пакетна нормалізація: це передбачає нормалізацію вхідних даних для кожного міні-пакета навчальних прикладів, а не для всього набору даних.
3. Нормалізація екземпляра: це передбачає нормалізацію вхідних даних для кожного окремого прикладу, а не для всього набору даних.
4. Автоматична нормалізація: це передбачає використання навченої гейт-функції для вибіркового застосування нормалізації до певних частин вхідних даних.

Загалом lapINization є потужною технікою для покращення навчання глибоких нейронних мереж, і її використовували в різноманітних програмах. , включаючи комп’ютерний зір, обробку природної мови та розпізнавання мовлення.