一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的:

def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32,
seed=None, name=None):
"""Outputs random values from a normal distribution. Args:
shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.
mean: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The mean of the normal
distribution.
stddev: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The standard deviation
of the normal distribution.
dtype: The type of the output.
seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.
See
[`set_random_seed`](../../api_docs/python/constant_op.md#set_random_seed)
for behavior.
name: A name for the operation (optional). Returns:
A tensor of the specified shape filled with random normal values.
"""

  也就是按照正态分布初始化权重,mean是正态分布的平均值,stddev是正态分布的标准差(standard deviation),seed是作为分布的random seed(随机种子,我百度了一下,跟什么伪随机数发生器还有关,就是产生随机数的),在mnist/concolutional中seed赋值为66478,挺有意思,不知道是什么原理。

  后面还有truncated_normal的定义:

def truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32,
seed=None, name=None):
"""Outputs random values from a truncated normal distribution. The generated values follow a normal distribution with specified mean and
standard deviation, except that values whose magnitude is more than 2 standard
deviations from the mean are dropped and re-picked. Args:
shape: A 1-D integer Tensor or Python array. The shape of the output tensor.
mean: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The mean of the
truncated normal distribution.
stddev: A 0-D Tensor or Python value of type `dtype`. The standard deviation
of the truncated normal distribution.
dtype: The type of the output.
seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.
See
[`set_random_seed`](../../api_docs/python/constant_op.md#set_random_seed)
for behavior.
name: A name for the operation (optional). Returns:
A tensor of the specified shape filled with random truncated normal values.
"""

  截断正态分布,以前都没听说过。

  TensorFlow还提供了平均分布等。

参考:

1.https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/refs/heads/master/tensorflow/g3doc/api_docs/python

2.随机种子:http://baike.baidu.com/link?url=bjDp9u9pkEg2oWOffMep1RW6B1U-0AX2FNmykTtCAa8L_7xzA0ygq6AyLBf8pv7XW8b4gwUKlvMWiCsp32Nu8K

TensorFlow中权重的随机初始化的更多相关文章

  1. tensorflow中的参数初始化方法

    1. 初始化为常量 tf中使用tf.constant_initializer(value)类生成一个初始值为常量value的tensor对象. constant_initializer类的构造函数定义 ...

  2. 第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用、数据集处理

    Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦 ...

  3. 第二十二节,TensorFlow中RNN实现一些其它知识补充

    一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于 ...

  4. Tensorflow 中的优化器解析

    Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I:  t ...

  5. 第十八节,TensorFlow中使用批量归一化(BN)

    在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试.正则化以优化(下) 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分 ...

  6. TensorFlow中数据读取之tfrecords

    关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow ...

  7. ML(5)——神经网络3(随机初始化与梯度检验)

    随机初始化 在线性回归和逻辑回归中,使用梯度下降法之前,将θ设置为0向量,有时会习惯性的将神经网络中的权重全部初始化为0,然而这在神经网络中并不适用. 以简单的三层神经网络为例,将全部权重都设置为0, ...

  8. tensorflow中slim模块api介绍

    tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686 ...

  9. Tensorflow中使用CNN实现Mnist手写体识别

    本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling ...

随机推荐

  1. Xcode6 storyboard new push segue 后的视图控制器没有navigation item bug.

    手动切一下 老的push,再切回来,就会出有了,我想是一个bug. Xcode 6 Segue with UINavigationItem up vote0down votefavorite   I' ...

  2. Azure自动化实例: 复制blog用于备份

    在Azure 自动化:使用PowerShell Credential连接到Azure, 之后, 我在项目中遇到了实现blog备份的任务, 现将其作为一个实例写下来: 1. 首先,创建自动化帐户, 在资 ...

  3. oracle行转列,decode 等用法

    DECODE()函数,它将输入数值与函数中的参数列表相比较,根据输入值返回一个对应值.函数的参数列表是由若干数值及其对应结果值组成的若干序偶形式.当然,如果未能与任何一个实参序偶匹配成功,则函数也有默 ...

  4. js或者ext js获取返回值

      由于前台业务需要在判断中发起ajax到后台,根据返回值校验是否通过 代码如下 关键点在于要将async关闭 设置成同步,这样才能接收到要返回的flag                       ...

  5. 带head的gridview

    这是github上的一个项目,根据谷歌的那个HeadGridView改的,因为谷歌的那个addHeadView后宽度不能填充屏幕,下面是代码. 来源:https://github.com/liaohu ...

  6. 随机生成UUID(GUID)的方法

    - (NSString *)UUID { CFUUIDRef uuid_ref = CFUUIDCreate(NULL); CFStringRef uuid_string_ref= CFUUIDCre ...

  7. Flex box弹性布局 及 响应式前端设计的优化

    Flex box弹性布局 Flex box是CSS3新添加的一种模型属性,它的出现有力的打破了我们常常使用的浮动布局.实现垂直等高.水平均分.按比例划分,可以实现许多我们之前做不到的自适应布局.如果你 ...

  8. jquery EasyUI

    http://stackoverflow.com/questions/9103633/how-to-make-drag-and-drop-docking-panels 13:18:02 F1 2015 ...

  9. null和undefined区别(转)

    目前,null和undefined基本是同义的,只有一些细微的差别. null表示"没有对象",即该处不应该有值.典型用法是: (1) 作为函数的参数,表示该函数的参数不是对象. ...

  10. 使用bat脚本添加JAVA_HOME和修改PATH

    add_jre.bat ::添加环境变量JAVA_HOME @echo off echo 添加java环境变量 set regpath=HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Curren ...