In general ELU > leaky ReLU(and its variants) > ReLU > tanh > logistic. If you care ...
.sigmod函数 tf.nn.sigmoid sigmod函数性质: .如图像所示其值域在 , 之间,函数输出不是 均值的,权重更新效率降低,因为这会导致后层的神经元的输入是非 均值的信号,这会对梯度产生影响:假设后层神经元的输入都为正 e.g. x gt elementwise in ,那么对w求局部梯度则都为正,这样在反向传播的过程中w要么都往正方向更新,要么都往负方向更新,导致有一种捆绑 ...
2018-03-18 23:07 0 1220 推荐指数:
In general ELU > leaky ReLU(and its variants) > ReLU > tanh > logistic. If you care ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/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 ...
前面学习了搭建网络模型的各个层级与结构,想要训练得到1个良好的网络模型,正确的权值初始化方法可以加快模型的收敛,相反,不恰当的权值初始化可能导致梯度爆炸或消失,最终导致模型无法训练。因此,本节主要从3方面来分析了解权值初始化:(1)分析不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与爆炸的?(2)学习常用 ...
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 ...
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