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 ...

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，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 ...

当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归 ...

用SGD训练神经网络时, 怎样决定初始化参数的方式? 主要有两个考虑点: 一: 最终是否能得到想要的学习结果, 即是否能得到一个符合预期目标的分类器；二: 训练时间, 好的参数初始化可以有效缩短训练时间, 如预训练. 不加思考时, 将所有参数都初始化为0是最省力的做法. 有些情况下可行 ...

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 ...

global p global t global R % 输入神经元个数，此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数，此处是10个 global S2 % 输出神经元个数，此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数 ...