https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...

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 ...

）、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化（bilinear） 常量初始化(cons ...

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 ...

1. 为什么要初始化权重 为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差（标准差）应该尽可能相等，否则可能会导致梯度爆炸或者消失。 权重初始化的目的是在深度神经网络中前向传递时，阻止网络层的激活函数输出爆炸（无穷大）或者消失（0）。如果网络层的输出爆炸或者消失，损失函数的梯度 也会变得 ...

NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ 　　dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 　　　　假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： 　　　　　 dense embedding，需要你讲它转换成 ...

我们知道，训练神经网络的时候需先给定一个初试值，然后才能通过反向传播等方法进行参数更新。所以参数的初始化也是门学问。 全0初始化：不能这么做！！！ 为什么呢？因为这样做会导致所有参数都无法被更新。 网络上有好多解释，感觉都不够简洁，其实这个原理很简单。 我们想象一个三层的神经网络，节点分别为 ...

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 ...