దాచిన పొరలకు యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని జోడించడం రెగ్యులరైజేషన్‌గా పరిగణించబడుతుందా? అలా చేయడం మరియు డ్రాప్‌అవుట్ మరియు బ్యాచ్ సాధారణీకరణను జోడించడం మధ్య తేడా ఏమిటి?


సమాధానం 1:

అవును, దాచిన పొరలకు యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని జోడించడం అనేది డ్రాప్‌అవుట్ మాదిరిగానే రెగ్యులరైజేషన్. ఇక్కడ ఉన్న ముఖ్యమైన అంతర్దృష్టి ఏమిటంటే, ప్రతి పొర వద్ద నాడీ ప్రతిస్పందన ధ్వనించేది అయితే, శిక్షణ శబ్దం కంటే పెద్దదిగా ఉండే క్లియరెన్స్‌తో వర్గాలను వేరు చేయడానికి బరువులను సర్దుబాటు చేయాలి. అందువల్ల పరీక్ష సమయంలో, శబ్దం లేనప్పుడు, వర్గీకరణ మరింత స్థిరంగా ఉండాలి. ఇది గరిష్ట-మార్జిన్ వర్గీకరణ ఎలా పనిచేస్తుందో చాలా పోలి ఉంటుంది మరియు గరిష్ట-మార్జిన్ పద్ధతులు ఎంత విజయవంతమయ్యాయో మనందరికీ తెలుసు (ఉదా., మద్దతు వెక్టర్ యంత్రాలు). శబ్దం సిగ్నల్‌ను ముంచెత్తకుండా చూసుకోవడానికి మీరు జాగ్రత్తగా ఉండాలి.

డ్రాప్అవుట్ రెగ్యులరైజేషన్ పద్దతిగా పరిగణించబడుతుంది ఎందుకంటే ఇది మోడల్ సగటును ప్రదర్శిస్తుంది. అంటే, శిక్షణ సమయంలో, ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో ఉన్న మోడల్ వాస్తవానికి ఒక తరగతి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడళ్లపై సంభావ్యత పంపిణీ, దీనిలో బరువులు నిర్ణయించబడతాయి కాని మోడల్‌లోని ఏదైనా న్యూరాన్లు తప్పిపోతాయి. ప్రతి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క మొత్తం సంభావ్యత ఒక నిర్దిష్ట న్యూరాన్ యొక్క వ్యక్తిగత సంభావ్యత ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. ఇది రెగ్యులరైజేషన్ ఎందుకంటే ఇది ప్రతి సందర్భాల పక్షపాతంతో సగటున, వ్యయ పనితీరును సున్నితంగా చేస్తుంది.

దాచిన పొరకు యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని జోడించడం అదే విధంగా పనిచేస్తుంది, కానీ వేరే సంభావ్యత పంపిణీతో. స్థిర బరువులు కలిగి ఉండటానికి బదులుగా, మీకు స్థిర టోపోలాజీ ఉంది మరియు సంభావ్యత పంపిణీ “నిజమైన” బరువులు, అంటే మీ హార్డ్‌డ్రైవ్‌లో మీరు నిల్వ చేస్తున్న బరువులు కేంద్రీకృతమై ఉన్న గాస్సియన్ పంపిణీ ప్రకారం యాదృచ్ఛికంగా బరువులు ఎంచుకుంటుంది. మళ్ళీ, ఇది మోడల్ సరాసరి, మరియు ఇది క్రమబద్ధీకరించే ప్రభావాన్ని కలిగి ఉండాలి, శబ్దం (వ్యత్యాసం) సిగ్నల్‌ను ముంచెత్తకూడదు. కాబట్టి, ఉదాహరణకు, మీరు మొదట బ్యాచ్‌నార్మ్‌ను వర్తింపజేస్తే, మీకు సుమారుగా సాధారణ సాధారణ అవుట్పుట్ ప్రొఫైల్ ఉంటుంది (యూనిట్లు సున్నా వద్ద వేరియన్స్ వన్‌తో కేంద్రీకృతమై ఉంటాయి), ఆపై మీరు 0.1 యొక్క వ్యత్యాసంతో శబ్దాన్ని వర్తించవచ్చు. ఏది పని చేస్తుందో చూడటానికి మీరు వ్యత్యాసంతో ఆడవచ్చు.

సవరణ: ప్రశ్న బ్యాచ్‌నార్మ్ గురించి ప్రస్తావించినందున, బ్యాచ్‌నార్మ్ రెగ్యులరైజేషన్ కోసం నిజంగా ఉపయోగించబడదని నేను ఎత్తి చూపించాలనుకున్నాను. అంటే, బ్యాచ్‌నార్మ్ ఖర్చును సున్నితంగా చేయదు. బదులుగా, బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ పనితీరును మెరుగుపరచడానికి బ్యాచ్‌నార్మ్ జోడించబడుతుంది. సారాంశంలో, ఇది తిరిగి ప్రచారం చేయడం మరియు పున ering ప్రారంభించడం ద్వారా వెనుకకు ప్రచారం చేసిన ప్రవణత చాలా పెద్దదిగా లేదా చిన్నదిగా రాకుండా చేస్తుంది; ఒక సాంకేతికతగా, ఇది రెండవ-ఆర్డర్ ఆప్టిమైజేషన్ పద్ధతులకు లోతైన కనెక్షన్‌లను కలిగి ఉంది, ఇది వ్యయ ఉపరితలం యొక్క వక్రతను మోడల్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. నేను పైన చెప్పినట్లుగా, మీరు నాడీ కార్యకలాపాలకు యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని జోడించబోతున్నట్లయితే సాపేక్ష స్కేలింగ్ సరైనదని హామీ ఇవ్వడానికి బ్యాచ్‌నార్మ్ కూడా ఉపయోగపడుతుంది.


సమాధానం 2:

రెగ్యులరైజేషన్ కంటే ఇది ఆప్టిమైజేషన్ ట్రిక్ అని నేను భావిస్తాను.

దీని ప్రభావం SGD లో యాదృచ్ఛికత యొక్క ప్రభావానికి సమానంగా ఉండాలి.

SGD, మరియు దాని ప్రేరణ మోంటే కార్లో పద్ధతులు నిటారుగా ఉన్న సంతతికి సంబంధించిన దిశను ఖచ్చితంగా పాటించకుండా, ప్రతిసారీ ఒకసారి యాదృచ్ఛిక అడుగు వేయడం ద్వారా పేలవమైన స్థానిక మినిమాలో చిక్కుకోకుండా ఉంటాయి; లేదా వారి వివిధ అవతారాలలో సమానమైన పనిని చేయడం ఉదా. క్రమానుగతంగా యాదృచ్ఛిక దశ తీసుకునే బదులు ప్రతి దశకు యాదృచ్ఛిక భాగాన్ని జోడించడం.

బరువులకు బలహీనమైన యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని జోడించడం ఖచ్చితంగా అదే సాధిస్తుంది. [సూచన: ప్రవణత సంతతి ప్రతి పునరావృతంలో బరువులకు ఏదో జతచేస్తుంది!]


సమాధానం 3:

సవరణ:

ప్రతి పొర యొక్క ఇన్పుట్ డేటాకు గాస్సియన్-పంపిణీ, యాదృచ్ఛిక శబ్దాన్ని జోడించడం వలన మీ మోడల్ డేటాలోని చిన్న మార్పులకు మరింత బలంగా ఉంటుంది, మీ నెట్‌వర్క్‌ను సిగ్నల్ నుండి శబ్దాన్ని బాగా వేరు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. జీషన్ జియా చెప్పినట్లుగా, ఇది తప్పనిసరిగా యాదృచ్ఛిక ప్రవణత మంచిది. నేను ఇప్పటికీ ఈ క్రమబద్ధీకరణను పరిగణించను. సిగ్నల్ నుండి శబ్దాన్ని వేరు చేయడానికి మీ మోడల్ నమూనాలను నేర్చుకోవడంలో సహాయపడే సాంకేతికత ఇది.

డ్రాప్అవుట్ ప్రతి పాస్లో దాచిన పొరలో నోడ్స్ యొక్క నిర్దిష్ట నిష్పత్తిని యాదృచ్ఛికంగా నిలిపివేస్తుంది. ఇది నెట్‌వర్క్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది ఎందుకంటే ఒకే నమూనాలను బహుళ మార్గాల్లో ఎలా గుర్తించాలో తెలుసుకోవడానికి ఇది బలవంతం చేస్తుంది, ఇది మంచి మోడల్‌కు దారితీస్తుంది.

బ్యాచ్ నార్మలైజేషన్ అంటే మీరు ఇన్పుట్లను ఒక పొరకు తీసుకెళ్ళి, అవన్నీ 0 మరియు 1 మధ్య సాధారణీకరించబడిందని నిర్ధారించుకోండి. ఇది నెట్‌వర్క్ బాగా తెలుసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది ఎందుకంటే ఇది ప్రవణత మంచిని మరింత స్థిరంగా మరియు సున్నితంగా ఉంచుతుంది. ఈ విధంగా, మీ ప్రవణత చాలా పెద్దదిగా ఉన్నందున మీరు మినిమా చుట్టూ దూకడం మానుకోండి.