Enträtselung von Xavier Initialisierung
Enträtselung der Xavier-Initialisierung: 1. Einführung in die Xavier-Initialisierung: Die Xavier-Initialisierung ist eine Methode zur Initialisierung der Gewichte eines neuronalen Netzes. Sie wurde 2010 von Xavier Glorot und Yoshua Bengio vorgeschlagen und ist in modernen Deep-Learning-Modellen weit verbreitet. Die Idee hinter der Xavier-Initialisierung besteht darin, die Gewichte eines neuronalen Netzwerks so zu initialisieren, dass die Varianz … Weiterlesen