Application de l'initialisation du poids dans un réseau neuronal entièrement convolutif

Dans un réseau neuronal entièrement convolutif (FCN), essentiellement pour chaque couche, il y a une initialisation de poids aléatoire. Et il y a deux points à noter :

Le réseau neuronal entièrement convolutif (FCN) n'utilisera pas 0 comme poids lors de la rétropropagation. En effet, lors du calcul du gradient dL/dX de la couche intermédiaire, si le poids est défini sur 0, le gradient deviendra 0, ce qui entraînera l'échec de la mise à jour du réseau. Par conséquent, FCN utilise généralement des poids non nuls pour garantir un calcul et une mise à jour efficaces des gradients.

Pour éviter d'utiliser une seule constante pour initialiser tous les poids d'un réseau neuronal entièrement convolutif (FCN), nous pouvons utiliser des méthodes plus complexes. Une approche courante consiste à utiliser une initialisation aléatoire, qui initialise les poids à des valeurs décimales aléatoires. De cette manière, chaque neurone aura une valeur initiale différente au cours du processus d’entraînement, donnant aux poids du réseau une structure plus riche. Une autre méthode consiste à utiliser des poids pré-entraînés, c'est-à-dire en utilisant comme valeurs initiales des poids qui ont été entraînés sur d'autres tâches. Cela peut utiliser les connaissances antérieures pour accélérer le processus de formation du réseau. En combinant ces méthodes, nous sommes en mesure de mieux comprendre la distribution complexe des données d'entrée et d'améliorer les performances du réseau.

Il existe également une fonction de perte, en prenant tanh comme exemple. Si nous utilisons tanh comme fonction d'activation, nous devons faire attention à l'initialisation des poids. Si les poids sont initialisés trop grands, la sortie de chaque couche du réseau se rapprochera progressivement de 1 ou -1. Cependant, si les poids sont initialisés trop petits, la sortie de chaque couche se rapprochera progressivement de 0. Les deux situations peuvent conduire à la disparition des problèmes de gradient. Nous avons donc besoin d’une méthode d’initialisation de poids adaptée pour résoudre ce problème.

Pour résoudre ce problème, nous espérons qu'il existe un moyen d'initialiser les poids de chaque couche pour maintenir les changements. En termes simples, nous voulons nous assurer que les modifications apportées à l'entrée de chaque couche sont cohérentes avec les modifications apportées à la sortie.

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