নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে বায়াস নোডের গুরুত্ব

Question

আধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির কার্যকারিতার জন্য বায়াস নোডটি কতটা গুরুত্বপূর্ণ তা জানতে আগ্রহী। আমি সহজেই বুঝতে পারি যে এটি অল্প অল্প কিছু ইনপুট ভেরিয়েবলের সাথে অগভীর নেটওয়ার্কে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। তবে গভীর স্নানের মতো আধুনিক স্নায়বিক জালগুলিতে প্রায়শই নির্দিষ্ট নিউরন ট্রিগার হয় কিনা তা সিদ্ধান্ত নিতে প্রচুর পরিমাণে ইনপুট ভেরিয়েবল থাকে। এগুলি কি কেবল এগুলি থেকে সরানো হবে, যেমন, লেনেট 5 বা ইমেজনেটের কোনও বাস্তব প্রভাব আছে?

Comments

@ গং - আমি দেখেছি আপনি "বায়াস নোড" শব্দটি ব্যবহার করতে শিরোনাম সম্পাদনা করেছেন। আমি আগ্রহী যে আপনি কেন এই খেতাব পছন্দ করেন? এই ব্যবহার আমি আগে কখনও শুনিনি তদ্ব্যতীত, যখন কোনও নেটওয়ার্কে পক্ষপাত পৃথক নোড না হয় তখন "নোড" শব্দটি ব্যবহার করা বিভ্রান্তিকর বলে মনে হয়।

— পীর

যদি আপনি এটি অপছন্দ করেন তবে আপনি সম্পাদনা ডাব্লু / আমার ক্ষমা প্রার্থনা করতে পারেন roll আমি সবসময়ই মনে করতাম নামটি মোটামুটি মানসম্পন্ন, যদিও আমি বছরগুলিতে ডাব্লু / এএনএন খেলি না এবং কেউ কেউ এর পরিবর্তে "বায়াস নিউরন" নামে অভিহিত করে। এফডাব্লুআইডাব্লু, "পক্ষপাত" একটি পরিসংখ্যান / এমএল এর ক্ষেত্রে কিছুটা অস্পষ্ট; এটি সাধারণত এমন একটি অনুমানকারীকে বোঝায় যার নমুনা বিতরণ প্যারামিটারের সত্যিকারের মান, বা একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ ফাংশন / পূর্বাভাসিত মান যা সত্য ফাংশন / গড় ইত্যাদির চেয়ে পৃথক হয়, যখন কেন্দ্রিক নয় তবে বায়াস নোড একটি নির্দিষ্ট অংশ ANN।

— গুং - মনিকা পুনরায়

এটি একটি আসল নোড - অন্তত এই অর্থে যে তাদের মধ্যে কোনওটি - নেটওয়ার্কে। উদাহরণস্বরূপ, এই চিত্রের কালো নোডগুলি দেখুন ।

— গুং - মনিকা পুনরায়

ঠিক আছে, এটি বোধগম্য - এটি সত্য যে "পক্ষপাত" যথেষ্ট অস্পষ্ট। বর্নানার জন্য ধন্যবাদ.

— পীর

নিউরনের ক্ষেত্রে পক্ষপাত ইউনিট বহির্মুখী গুলি চালানো বলে মনে হয়, এটি প্রকৃতিতে ঘটে।

— ব্যবহারকারী 3927612

Answer 1

পক্ষপাতদুষ্ট অপসারণ কার্যকারিতাটিকে অবশ্যই প্রভাবিত করবে এবং এখানে ...

প্রতিটি নিউরন সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশনের মতো এবং আপনার । ইনপুট মানগুলি ওজনের সাথে গুণিত হয় এবং পক্ষপাত সিগময়েড ফাংশন (তানহ ইত্যাদি) এর স্কোয়াশিংয়ের প্রাথমিক স্তরের উপর প্রভাব ফেলে, যার ফলে কাঙ্ক্ষিত অ-রৈখিকতা ঘটে।$y=\sigma(W x + b)$

উদাহরণস্বরূপ, ধরে নিন যে আপনি যখন ইনপুট পিক্সেলগুলি কালো হয় তখন আপনি প্রায় 1 নিক্ষেপ করতে নিউরন চান । আপনার ওজন কী আছে তা যদি কোনও পক্ষপাত না থাকে তবে সর্বদা আগুন ।$y\approx1$$x\approx0$$W$$y=\sigma(W x)$$y\approx0.5$

সুতরাং, পক্ষপাতের শর্তাদি সরিয়ে আপনি আপনার নিউরাল নেটওয়ার্কের কর্মক্ষমতা যথেষ্ট পরিমাণে হ্রাস করবেন।

Comments

ধন্যবাদ, এটি কিছুটা বোঝায়। আমি অনুমান করি যে যদিও বেশিরভাগ আধুনিক নেটগুলি রিলিউইউটিকে অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হিসাবে ব্যবহার করে (উদাহরণস্বরূপ কাগজপত্র.নিপস.সি.সি. / পেপার / 24৪২-- আইমেজেনেট দেখুন ), সমস্ত ইনপুট পিক্সেল কালো হলে নেটটি গুলি চালানোর প্রয়োজন হলে এটি এখনও প্রাসঙ্গিক হতে পারে। রিলু এফ (এক্স) = সর্বোচ্চ (0, এক্স) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।

— পীর

ঠিক! এটি একই ঘটনা ...

— ইয়ানিস আন্সেল

প্লটটি ইনপুট প্রদত্ত সিগময়েড নিউরনের ক্রিয়াকলাপ চিত্রিত করে। এখন ধরে নিন যে যখন আমরা সমস্ত পিক্সেল কালো হয় তখন আমরা নিক্ষেপ করতে নিউরন চাই । পক্ষপাতিত্ব শব্দটি ব্যতীত এটি অসম্ভব এবং যখন এটি সর্বদা । $y\approx1$$x\approx0$$x\approx0$$y\approx0.5$

— ইন্নিস Assael

যদিও আমি এই তত্ত্বটির সাথে একমত, এটি উল্লেখ করার মতো যে আধুনিক বৃহত নেটগুলির সাথে একটি সর্বমোট শূন্য ইনপুট পাওয়ার সম্ভাবনা নগণ্য। এটি এই ধারণার উপরও নির্ভর করে যে নেটটি 1 টি জ্বালিয়ে দিতে চায় - গভীর জাল সম্ভবত একক নিউরনের আউটপুট সম্পর্কে চিন্তা করবে না - এটি আংশিক কারণেই জালগুলি নিয়মিত করার জন্য ড্রপআউট এত জনপ্রিয় popular

— ম্যাক্স গর্ডন

@ ম্যাক্সগর্ডন ঠিক আছে। এই উত্তরটি এই প্রশ্নের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়। একটি বড় নেটওয়ার্ক থেকে পক্ষপাত অপসারণ করার চেষ্টা করুন এবং আপনি দেখতে পাবেন যে এটি খুব কম পার্থক্য করে।

— নীল জি

Answer 2

আপনার প্রশ্নের বিশেষ প্রসঙ্গে আমি অন্য উত্তরটির সাথে একমত নই। হ্যাঁ, একটি ছোট নেটওয়ার্কে একটি পক্ষপাত নোডের বিষয়টি গুরুত্বপূর্ণ। তবে, একটি বড় মডেলটিতে, পক্ষপাতের ইনপুটগুলি অপসারণ করা খুব সামান্য পার্থক্য করে কারণ প্রতিটি নোড তার সমস্ত ইনপুটগুলির গড় সক্রিয়করণের মাধ্যমে একটি পক্ষপাত নোড তৈরি করতে পারে, যা প্রচুর সংখ্যার আইন অনুসারে মোটামুটি স্বাভাবিক। প্রথম স্তরে এটি হওয়ার ক্ষমতা আপনার ইনপুট বিতরণের উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, এমএনআইএসটির জন্য, ইনপুটটির গড় সক্রিয়করণ মোটামুটি ধ্রুবক।

একটি ছোট নেটওয়ার্কে অবশ্যই আপনার পক্ষপাতিত্ব ইনপুট দরকার, তবে একটি বড় নেটওয়ার্কে এটি সরিয়ে ফেলার প্রায় কোনও তাত্পর্য নেই। (তবে, আপনি কেন এটি অপসারণ করবেন?)

Answer 3

আমার যথেষ্ট খ্যাতি থাকলে আমি @ নীলজির উত্তরে মন্তব্য করব তবে হায় হায় ...

আমি আপনার সাথে একমত নীল, এই বিষয়ে। তুমি বলো:

... এর সমস্ত ইনপুটগুলির গড় সক্রিয়করণ, যা প্রচুর সংখ্যক আইন অনুসারে মোটামুটি স্বাভাবিক।

আমি এর বিরুদ্ধে তর্ক করব এবং বলব যে প্রচুর সংখ্যক আইনটি সমস্ত পর্যবেক্ষণ একে অপরের থেকে স্বতন্ত্র necess স্নায়ুর জাল জাতীয় কিছু ক্ষেত্রে এটি খুব বেশি নয়। এমনকি প্রতিটি অ্যাক্টিভেশন সাধারণত বিতরণ করা হয়, আপনি যদি একটি ইনপুট মান ব্যতিক্রমী হিসাবে উচ্চ হিসাবে পর্যবেক্ষণ করেন তবে এটি অন্যান্য সমস্ত ইনপুটগুলির সম্ভাব্যতা পরিবর্তন করে। সুতরাং, "পর্যবেক্ষণ", এই ক্ষেত্রে, ইনপুটগুলি স্বাধীন নয় এবং প্রচুর সংখ্যক আইন প্রয়োগ হয় না।

যদি না আমি আপনার উত্তরটি বুঝতে পারি না।