লুকানো স্তরগুলিতে এলোমেলো আওয়াজ যুক্ত করা কি নিয়মিতকরণ হিসাবে বিবেচিত হয়? তা করা এবং ড্রপআউট এবং ব্যাচের সাধারণকরণ যুক্ত করার মধ্যে পার্থক্য কী?


উত্তর 1:

হ্যাঁ, লুকানো স্তরগুলিতে এলোমেলো আওয়াজ যুক্ত করা ঠিক যেমনভাবে ড্রপআউট হয় তেমন একটি নিয়মিতকরণ। এখানে মূল অন্তর্নিহিততা হ'ল যদি প্রতিটি স্তরের নিউরাল প্রতিক্রিয়া কোলাহলপূর্ণ হয়, তবে প্রশিক্ষণের জন্য ওজনগুলি পৃথক বিভাগগুলিতে একটি ছাড়পত্রের সাথে সাজাতে হবে যা শব্দের চেয়ে বড়। সুতরাং পরীক্ষার সময়, যখন শব্দটি অনুপস্থিত থাকে, শ্রেণিবিন্যাস আরও স্থিতিশীল হওয়া উচিত। এটি সর্বাধিক-মার্জিন শ্রেণিবদ্ধকরণ কীভাবে কাজ করে তার সাথে খুব মিল এবং আমরা সকলেই জানি যে সর্বোচ্চ-মার্জিন কৌশলগুলি কীভাবে সফল হয়েছে (যেমন, সমর্থন ভেক্টর মেশিনগুলি)। যদিও গোলমালটি সংকেতকে ডাকে না তা নিশ্চিত করার জন্য আপনাকে অবশ্যই যত্নবান হতে হবে।

ড্রপআউটকে নিয়মিতকরণ পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা হয় কারণ এটি গড় গড় মডেল সম্পাদন করে। এটি, প্রশিক্ষণের সময়, নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট সময়ে মডেলটি হ'ল নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির একটি শ্রেণীর উপর সম্ভাব্যতা বন্টন যেখানে ওজন স্থির থাকে তবে মডেলের কোনও নিউরন অনুপস্থিত হতে পারে। প্রতিটি নিউরাল নেটওয়ার্কের সামগ্রিক সম্ভাবনা নির্দিষ্ট নিউরনের উপস্থিত বা অনুপস্থিত থাকার পৃথক সম্ভাবনা দ্বারা নির্ধারিত হয়। এটি নিয়মিতকরণ কারণ এটি প্রতিটি ফ্যাশনের পক্ষপাতিত্বের তুলনায় গড় ব্যয়কে মসৃণ করে।

লুকানো স্তরে এলোমেলো আওয়াজ যুক্ত করা একই পদ্ধতিতে চালিত হয় তবে ভিন্ন সম্ভাবনার বন্টনের সাথে। স্থির ওজন নির্ধারণের পরিবর্তে আপনার একটি স্থির টপোলজি রয়েছে এবং সম্ভাব্যতা বিতরণটি "সত্য" ওজনকে কেন্দ্র করে কোনও গাউসীয় বিতরণ অনুসারে এলোমেলোভাবে ওজন চয়ন করে, অর্থাৎ আপনি আপনার হার্ড ড্রাইভে যে ওজনগুলি সংরক্ষণ করছেন। আবার, এটি গড় গড় মডেল এবং এটির নিয়মিত প্রভাব হওয়া উচিত, যে সতর্কতার সাথে শব্দটি (বৈকল্পিক) সংকেতকে পরাভূত করবে না। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি প্রথমে ব্যাচনরম প্রয়োগ করেন তবে আপনার মোটামুটি মানক স্বাভাবিক আউটপুট প্রোফাইল থাকবে (এককের শূন্যের কেন্দ্রিক ইউনিট) এবং আপনি তারপরে 0.1 বলুন এর প্রকরণের সাথে শব্দটি প্রয়োগ করতে পারেন। কী কাজ করে তা দেখতে আপনি বৈকল্পিকের সাথে খেলতে পারেন।

সম্পাদনা: যেহেতু প্রশ্নটি ব্যাচনরমের কথা উল্লেখ করেছে, তাই আমি এটি উল্লেখ করতে চেয়েছিলাম যে ব্যাচনার্মটি নিয়মিতকরণের জন্য সত্যই ব্যবহৃত হয় না। অর্থাত্, ব্যাচনরম ব্যয়টি মসৃণ করে না। পরিবর্তে, ব্যাকপোরোগের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ব্যাচনরম যুক্ত করা হয়। সংক্ষেপে, এটি উদ্ধার এবং পুনর্নির্মাণের মাধ্যমে পিছনে প্রচারিত গ্রেডিয়েন্টকে খুব বড় বা ছোট হতে আটকে রাখে; একটি কৌশল হিসাবে, এটি সেকেন্ড-অর্ডার অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতির সাথে আরও গভীর সংযোগ রয়েছে যা ব্যয় পৃষ্ঠের বক্ররেখা মডেল করার চেষ্টা করে। আমি উপরে উল্লিখিত হিসাবে, আপনি যদি নিউরাল ক্রিয়াকলাপে এলোমেলো আওয়াজ যোগ করতে চলেছেন তবে ব্যাচনার্মকে গ্যারান্টি হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে relative


উত্তর 2:

আমি এটিকে নিয়ন্ত্রণের চেয়ে একটি অপ্টিমাইজেশনের কৌশল হিসাবে বিবেচনা করব।

প্রভাবটি এসজিডিতে স্টকস্টাস্টিটির প্রভাবের সমতুল্য হওয়া উচিত।

এসজিডি এবং এর অনুপ্রেরণা মন্টি কার্লো পদ্ধতিগুলি স্টিপেস্ট বংশোদ্ভূত দিকটির কঠোর নির্দেশ অনুসরণ না করে একবারে একবারে এলোমেলো পদক্ষেপ গ্রহণ করে দরিদ্র স্থানীয় মিনিমায় আটকা পড়া এড়ায়; বা তাদের বিভিন্ন অবতারে সমতুল্য কিছু করা যেমন পর্যায়ক্রমে একটি এলোমেলো পদক্ষেপ গ্রহণের পরিবর্তে প্রতিটি পদক্ষেপে একটি এলোমেলো উপাদান যুক্ত করা।

ওজনের সাথে দুর্বল এলোমেলো শব্দ যোগ করা ঠিক একইরকম অর্জন করবে। [ইঙ্গিত: গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত প্রতিটি পুনরাবৃত্তির ওজনে কিছু যোগ করে!]


উত্তর 3:

সম্পাদনা করুন:

প্রতিটি স্তরের ইনপুট ডেটাতে গাউসী-বিতরণকৃত, এলোমেলো আওয়াজ যুক্ত করা আপনার নেটওয়ার্ককে সংকেত থেকে শব্দকে আরও ভালভাবে পার্থক্যে সক্ষম করার জন্য ডেটাগুলিতে ছোট ছোট পরিবর্তনের জন্য আপনার মডেলটিকে আরও শক্তিশালী করে তুলতে পারে। জিশান জিয়া যেমন বলেছিলেন, এটি মূলত স্টোকাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট শালীন হবে। আমি এখনও এই নিয়ন্ত্রণকে বিবেচনা করব না। এটি আপনার মডেলটিকে সংকেত থেকে শব্দের আলাদা করার জন্য নিদর্শনগুলি শিখতে সহায়তা করার আরও কৌশল।

ড্রপআউট এলোমেলোভাবে প্রতিটি পাসের একটি গোপন স্তরের নোডগুলির একটি নির্দিষ্ট অনুপাত অক্ষম করে। এটি নেটওয়ার্কটির উন্নতি করে কারণ এটি একাধিক উপায়ে একই প্যাটার্নগুলি কীভাবে সনাক্ত করতে হয় তা শিখতে বাধ্য করে, যা আরও ভাল মডেলের দিকে পরিচালিত করে।

ব্যাচের সাধারণকরণ হ'ল যেখানে আপনি ইনপুটগুলিকে একটি স্তরে নিয়ে যান এবং নিশ্চিত হন যে সেগুলি 0 ও 1 এর মধ্যে সমস্ত স্বাভাবিক হয়ে গেছে This এটি নেটওয়ার্ককে আরও ভাল শিখতে সহায়তা করে কারণ এটি গ্রেডিয়েন্টকে আরও সুসংহত এবং মসৃণ রাখে। এইভাবে, আপনি মিনিমার চারপাশে ঝাঁপ দেওয়া এড়াতে পারেন কারণ আপনার গ্রেডিয়েন্টটি অনেক বড়।