Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/933 -
Telegram Group & Telegram Channel
🔥 Почему определённые схемы инициализации весов помогают бороться с затухающими градиентами

Подходы вроде Xavier (Glorot) и Ге специально подбирают начальные веса так, чтобы сохранять дисперсию активаций и градиентов на разумном уровне при прохождении данных через слои.

➡️ Xavier (Glorot) инициализация рассчитана на линейные или сигмоидные активации. Она балансирует дисперсию между входами и выходами слоя.

➡️ Ге инициализация подходит для ReLU-подобных функций и учитывает, что ReLU «отбрасывает» половину входов (всё, что меньше нуля), поэтому она использует чуть большую дисперсию.

Идея в том, чтобы избежать слишком маленьких или больших значений активаций, которые приводят к затухающим или взрывающимся градиентам соответственно. Если веса слишком малы — градиенты быстро обнуляются при обратном распространении. Если слишком велики — градиенты начинают «взрываться».

❗️Если используется нестандартная функция активации или сложная архитектура, стандартные схемы инициализации могут не подойти. Их нужно адаптировать, иначе можно снова столкнуться с затухающими/взрывающимися градиентами.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/933
Create:
Last Update:

🔥 Почему определённые схемы инициализации весов помогают бороться с затухающими градиентами

Подходы вроде Xavier (Glorot) и Ге специально подбирают начальные веса так, чтобы сохранять дисперсию активаций и градиентов на разумном уровне при прохождении данных через слои.

➡️ Xavier (Glorot) инициализация рассчитана на линейные или сигмоидные активации. Она балансирует дисперсию между входами и выходами слоя.

➡️ Ге инициализация подходит для ReLU-подобных функций и учитывает, что ReLU «отбрасывает» половину входов (всё, что меньше нуля), поэтому она использует чуть большую дисперсию.

Идея в том, чтобы избежать слишком маленьких или больших значений активаций, которые приводят к затухающим или взрывающимся градиентам соответственно. Если веса слишком малы — градиенты быстро обнуляются при обратном распространении. Если слишком велики — градиенты начинают «взрываться».

❗️Если используется нестандартная функция активации или сложная архитектура, стандартные схемы инициализации могут не подойти. Их нужно адаптировать, иначе можно снова столкнуться с затухающими/взрывающимися градиентами.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/933

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.

What is Secret Chats of Telegram

Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA