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 ...
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 xizero article details ,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 ...
2016-12-12 20:06 0 10463 推荐指数:
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 ...
from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 权值初始化的方法主要有:常量初始化(constant)、高斯分布初始化(gaussian)、positive_unitball初始化、均匀分布初始化(uniform ...
1,概述 神经网络中的权值初始化方法有很多,但是这些方法的设计也是遵循一些逻辑的,并且也有自己的适用场景。首先我们假定输入的每个特征是服从均值为0,方差为1的分布(一般输入到神经网络的数据都是要做归一化的,就是为了达到这个条件)。 为了使网络中的信息更好的传递,每一层的特征的方差应该 ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
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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 ...
目录 为什么要权值初始化? Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建网络自动初始化 为什么要权值初始化? 权重初始化的目的是:防止在深度神经网络的正向(前向)传播过程中层激活函数的输出损失梯度爆炸 ...
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 ...