Современная математика глубокого обучения

Дисперсии инициализации

Проект с пингвинами

Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV

Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.

Инициализация · Описывает начальные параметры и их распределения.

Текущая целевая функция даёт градиент для обновления параметров.

Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.

Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].

Используется в разделах источника: 2.1 Взгляд через сходство

Источник использует начальные веса и смещения с нормальным распределением и нулевым средним. Их дисперсии равны σw²/Nℓ и σb² соответственно.

Дисперсия задаёт разброс распределения инициализации.

Пример формулы источника

\sigma_{w}^{2}/N_{\ell}

Иллюстрация · Здесь вычисляются параметры дисперсии; выборка из нормального распределения не производится и предел бесконечной ширины не показывается.

Обозначения

$σw, σb$: Положительные параметры масштаба.
$Nℓ$: Положительная ширина слоя.

Пример формулы источника

Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.

Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.

Поток данных в этом примере

Начальные значения в коде

sigmaW = 2
sigmaB = 1
width = 4

Вычисляется здесь

Выражение результата: { weightVariance: sigmaW ** 2 / width, biasVariance: sigmaB ** 2 }

Возвращает

Пример результата

weightVariance: 1
biasVariance: 1

JavaScript

Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.

Результат

Включите JavaScript, чтобы запустить пример.

Техническая формулировка

Числовые значения вымышлены. Здесь вычисляются параметры дисперсии; выборка из нормального распределения не производится и предел бесконечной ширины не показывается.

Источник: Обозначение в тексте