Inicialización de Xavier Definición / explicación

La Inicialización Xavier es un método para inicializar los pesos de una red neuronal de manera que la varianza de las salidas de cada capa sea la misma que la varianza de las entradas de esa capa. Esto se hace para evitar el problema de la desaparición o explosión del gradiente, que puede ocurrir al entrenar redes neuronales profundas.

La inicialización de Xavier fue propuesta por Xavier Glorot y Yoshua Bengio en su artículo "Understanding the Difficulty of Training Deep Feedforward Neural Networks" (2010). ¿Qué es un modelo de inicialización? Los modelos de inicialización se utilizan para determinar el estado inicial de un sistema, como un ordenador o una red. A menudo se utilizan para arrancar un sistema o para proporcionar valores iniciales para una simulación. ¿Qué ocurre si se inicializan los pesos a cero? Si se inicializan los pesos de una red neuronal a cero, la red no podrá aprender nada. Esto se debe a que los pesos permanecerán siempre en cero, y la red producirá siempre la misma salida para una entrada dada. ¿Qué ocurre cuando se ponen los pesos a cero? Si se inicializan los pesos de una red neuronal a cero, la red no podrá aprender nada. Esto se debe a que los pesos permanecerán siempre en cero y, por tanto, la red producirá siempre la misma salida para una entrada determinada.

¿Qué es la Glorot normal?

Glorot normal es un tipo de método de inicialización para redes neuronales de aprendizaje profundo. Lleva el nombre de Xavier Glorot, quien propuso por primera vez el método en 2010. La inicialización normal de Glorot también se conoce a veces como inicialización normal de Xavier.
La inicialización normal de Glorot está diseñada para mantener la escala de los gradientes en la red neuronal similar en toda la red. Esto se consigue inicializando los pesos de la red de forma que la varianza de las salidas de cada capa sea igual a la varianza de las entradas de la capa.
La inicialización normal de Glorot puede ayudar a prevenir el problema de los gradientes de fuga, que puede ocurrir cuando la escala de los gradientes es demasiado pequeña.
La inicialización normal de Glorot se utiliza a menudo junto con otros métodos, como la inicialización normal de He.

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