https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/61414426 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8027283.html 神经网络中权值初始化的方法 <Understanding…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim…

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia…

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者…

pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用. 介绍分两部分: 1. Xavier,kaiming系列: 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks> 公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分布有均匀分布和正态分布两种. 1. Xavier均匀分布 torch.nn.init.xavi…

面相对象基础语法 目标 dir 内置函数 定义简单的类(只包含方法) 方法中的 self 参数 初始化方法 内置方法和属性 01. dir 内置函数(知道) 在 Python 中 对象几乎是无所不在的,我们之前学习的 变量.数据.函数 都是对象 在 Python 中可以使用以下两个方法验证: 在 标识符 / 数据 后输入一个 .,然后按下 TAB 键,iPython 会提示该对象能够调用的 方法列表 使用内置函数 dir 传入 标识符 / 数据,可以查看对象内的 所有属性及方法 提示 __方法名…

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>,可惜直到近两年,这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可. 为了使得网络中信息更好的流动,每一层输出的方差应该尽量相等. 基于这个目标,现在我们就去推导一下:每一层的权重应该满足哪种条件. 文章先假设的是线性激活函数,而且满足0点处导数为1,即  现在我们先来…

目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接上回,全0.常数.过大.过小的权重初始化都是不好的,那我们需要什么样的初始化? 因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验,所以应初始化在…

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks>,可惜直到近两年,这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可. 为了使得网络中信息更好的流动,每一层输出的方差应该尽量相等.基于这个目标,现在我们就去推导一下:每一层的权重应该满足哪种条件.文章先假设的是线性激活函数,而且满足0点处导数为1,即 现在我们先来分析一…