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 ...

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 ...

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 为什么要初始化 公式推导 初始化方法 引入激活函数 初始化方法分类 一、为什么要初始化 在深度学习中，神经网络的权重初始化方法（weight initialization）对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响 ...

写在前面：该篇文章的内容以及相关代码（代码在最后），都是我亲自手敲出来的，相关结论分析也是花了挺长时间做出来的，如需转载该文章，请务必先联系我，在后台留言即可。 在深度学习中，神经网络的权重初始化方式非常重要，其对模型的收敛速度和性能有着较大的影响。一个好的权值初始值有以下优点： 梯度 ...

​ 前言 本文介绍了为什么初始化很重要，总结了常用的几种初始化方法：全零或等值初始化、正态初始化、均匀初始化、Xavier初始化、He初始化和Pre-trained初始化，并介绍了几个还活跃的初始化方向：数据相关初始化、稀疏权重矩阵和随机正交矩阵初始化。 为什么初始化很重 ...

权重初始化 模型权重的初始化对于网络的训练很重要, 不好的初始化参数会导致梯度传播问题, 降低训练速度; 而好的初始化参数, 能够加速收敛, 并且更可能找到较优解. 如果权重一开始很小，信号到达最后也会很小；如果权重一开始很大，信号到达最后也会很大。不合适的权重初始化会使得隐藏层的输入 ...