ゼロ中心/ゼロバイアス初期化とは何ですか

ゼロ中心またはゼロバイアス初期化は、機械学習や深層学習で広く使用されている技術で、モデルの初期の重みやパラメータをゼロに設定します。この方法は、トレーニングの初期段階でのバイアスを避け、モデルの収束速度や全体のパフォーマンスを向上させることを目指しています。

深層学習において、ネットワークの重みの初期化は最終的なモデルのパフォーマンスに深い影響を及ぼします。重みをゼロに初期化することで、モデルは初期の重みのランダム性による不安定性なしにデータの構造をよりよく学ぶことができます。この方法の鍵は、トレーニングの初期段階で冗長情報を減少させ、モデルが迅速に最適解を見つける手助けをすることです。

しかし、ゼロ初期化には欠点もあります。主要な問題は、すべての重みがゼロに初期化されると、どの層のニューロンも順伝播プロセス中に同じ出力を生成することです。これにより、勾配降下中に重みを効果的に更新できず、モデルが学習できないことがあります。したがって、特定のケースではXavier初期化やHe初期化など、他の初期化戦略を使用することが推奨されます。