Anwendung der Gewichtsinitialisierung in einem vollständig faltenden neuronalen Netzwerk

In einem vollständig faltenden neuronalen Netzwerk (FCN) gibt es grundsätzlich für jede Schicht eine zufällige Gewichtsinitialisierung. Und es gibt zwei Punkte zu beachten:

Fully Convolutional Neural Network (FCN) verwendet während der Backpropagation nicht 0 als Gewichte. Dies liegt daran, dass bei der Berechnung des Gradienten dL/dX der Zwischenschicht das Gewicht auf 0 gesetzt wird und der Gradient 0 wird, was dazu führt, dass das Netzwerk nicht aktualisiert werden kann. Daher verwendet FCN normalerweise Gewichte ungleich Null, um eine effiziente Berechnung und Aktualisierung von Gradienten sicherzustellen.

Um die Verwendung einer einzigen Konstante zum Initialisieren aller Gewichte eines vollständig faltenden neuronalen Netzwerks (FCN) zu vermeiden, können wir einige komplexere Methoden verwenden. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung einer Zufallsinitialisierung, bei der die Gewichte auf zufällige Dezimalwerte initialisiert werden. Auf diese Weise erhält jedes Neuron während des Trainingsprozesses einen anderen Anfangswert, was den Netzwerkgewichten eine reichhaltigere Struktur verleiht. Eine andere Methode besteht darin, vorab trainierte Gewichte zu verwenden, d. h. Gewichte, die für andere Aufgaben trainiert wurden, als Anfangswerte zu verwenden. Dadurch kann Vorwissen genutzt werden, um den Trainingsprozess des Netzwerks zu beschleunigen. Durch die Kombination dieser Methoden können wir die komplexe Verteilung der Eingabedaten besser verstehen und die Netzwerkleistung verbessern.

Es gibt auch eine Verlustfunktion, am Beispiel von Tanh. Wenn wir Tanh als Aktivierungsfunktion verwenden, müssen wir auf die Initialisierung der Gewichte achten. Wenn die Gewichte zu groß initialisiert werden, nähert sich die Ausgabe jeder Schicht des Netzwerks allmählich 1 oder -1. Wenn die Gewichte jedoch zu klein initialisiert werden, nähert sich die Ausgabe jeder Schicht allmählich 0. Beide Situationen können zu verschwindenden Gradientenproblemen führen. Daher benötigen wir eine geeignete Gewichtsinitialisierungsmethode, um dieses Problem zu lösen.

Um dieses Problem zu lösen, hoffen wir, dass es eine Möglichkeit gibt, die Gewichte jeder Schicht zu initialisieren, um Änderungen beizubehalten. Einfach ausgedrückt möchten wir sicherstellen, dass Änderungen in der Eingabe jeder Ebene mit Änderungen in der Ausgabe übereinstimmen.

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