Κατανόηση του Lapinization στη Βαθιά Μάθηση

Το Lapinized είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης, ειδικά στον τομέα των νευρωνικών δικτύων. Αναφέρεται σε μια διαδικασία μετασχηματισμού ή κανονικοποίησης των δεδομένων εισόδου ώστε να έχουν μια συγκεκριμένη κατανομή, συνήθως μια τυπική κανονική κατανομή.

Ο στόχος του lapINization είναι να βελτιωθεί η εκπαίδευση των βαθιών νευρωνικών δικτύων, κάνοντας τα δεδομένα εισόδου πιο συνεπή και ευκολότερα στη μάθηση. Αυτό γίνεται με την εφαρμογή ενός μετασχηματισμού στα δεδομένα εισόδου που τα φέρνει πιο κοντά σε μια τυπική κανονική κατανομή, η οποία είναι μια ευρέως γνωστή κατανομή.

Η λαπινοποίηση βασίζεται στην ιδέα ότι πολλοί αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης είναι ευαίσθητοι στην κλίμακα και μετατόπιση των δεδομένων εισόδου και ότι αυτές οι παραλλαγές μπορούν να επηρεάσουν τη διαδικασία εκπαίδευσης. Με το lapINizing τα δεδομένα εισόδου, μπορούμε να μειώσουμε τον αντίκτυπο αυτών των παραλλαγών και να βελτιώσουμε τη σταθερότητα και τη σύγκλιση της εκπαιδευτικής διαδικασίας. Κανονικοποίηση ελάχιστης μέγιστης: Αυτό περιλαμβάνει την κλιμάκωση των δεδομένων εισόδου σε ένα συγκεκριμένο εύρος, συνήθως μεταξύ 0 και 1, και στη συνέχεια μετατόπισή του ώστε να έχει μέσο όρο 0 και τυπική απόκλιση 1,
2. Ομαλοποίηση παρτίδας: Αυτό περιλαμβάνει την κανονικοποίηση των δεδομένων εισόδου για κάθε μίνι-παρτίδα παραδειγμάτων εκπαίδευσης, αντί για ολόκληρο το σύνολο δεδομένων.
3. Κανονικοποίηση στιγμιότυπου: Αυτό περιλαμβάνει την κανονικοποίηση των δεδομένων εισόδου για κάθε μεμονωμένο παράδειγμα, αντί για ολόκληρο το σύνολο δεδομένων.
4. Self-gated normalization: Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση μιας συνάρτησης εκμάθησης πύλης για την επιλεκτική εφαρμογή κανονικοποίησης σε ορισμένα μέρη των δεδομένων εισόδου. , συμπεριλαμβανομένης της όρασης υπολογιστή, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και της αναγνώρισης ομιλίας.