Definición - ¿Qué significa la inicialización de Xavier?
La inicialización de Xavier es un intento de mejorar la inicialización de las entradas ponderadas de la red neuronal, con el fin de evitar algunos problemas tradicionales en el aprendizaje automático. Aquí, los pesos de la red se seleccionan para ciertos valores intermedios que tienen un beneficio en la aplicación de aprendizaje automático.
Techinfo explica la inicialización de Xavier
Algunos expertos explican que la inicialización de Xavier ayuda a las tecnologías de aprendizaje automático a converger, porque las funciones de activación de neuronas están en un rango decente, en palabras de algunos científicos de datos, no en regiones "saturadas" o "muertas": equilibradas en la ponderación de una manera que facilita mejores resultados.
Las entradas ponderadas conducen a la función de transferencia, que conduce a la función de activación y al resultado final. En la inicialización de Xavier, existe la filosofía de que la variación de las salidas de una capa de red debe ser igual a la variación de las entradas, lo que nuevamente conduce a una especie de estabilidad y estasis en los procedimientos de aprendizaje automático.