Definição – o que significa inicialização do Xavier?
A inicialização do Xavier é uma tentativa de melhorar a inicialização das entradas ponderadas da rede neural, a fim de evitar alguns problemas tradicionais de aprendizado de máquina. Aqui, os pesos da rede são selecionados para determinados valores intermediários que têm um benefício no aplicativo de aprendizado de máquina.
Definirtec explica a inicialização do Xavier
Alguns especialistas explicam que a inicialização do Xavier ajuda as tecnologias de aprendizado de máquina a convergirem, porque as funções de ativação de neurônios estão em uma faixa decente – nas palavras de alguns cientistas de dados, não em regiões “saturadas” ou “mortas”: equilibradas em ponderação de uma forma que facilita melhores resultados.
As entradas ponderadas conduzem à função de transferência, que conduz à função de ativação e ao resultado eventual. Na inicialização do Xavier, existe a filosofia de que a variância das saídas de uma camada de rede deve ser igual à variância das entradas, o que novamente leva a um tipo de estabilidade e estase nos procedimentos de aprendizado de máquina.