原文:pytorch-卷积基本网络结构-提取网络参数-初始化网络参数

基本的卷积神经网络 提取前两层网络结构 提取所有的卷积层网络 打印卷积层的网络名字 对权重参数进行初始化操作 ...

2019-10-23 12:45 1 622 推荐指数:

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pytorch提取神经网络模型层结构参数初始化

torch.nn.Module()类有一些重要属性,我们可用其下面几个属性来实现对神经网络结构提取: 为方面说明,我们首先搭建一个简单的神经网络模型,后面所有的内容都是基于这个模型展开的。 运行 ...

Sun Aug 09 23:12:00 CST 2020 0 1114
pytorch网络参数初始化

在定义网络时,pythorch会自己初始化参数,但也可以自己初始化,详见官方实现 ...

Fri Apr 10 21:29:00 CST 2020 0 2378
神经网络参数固定初始化pytorch

在神经网络中,参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的,导致结果不确定。如果设置初始化,则每次初始化都是固定的。 ...

Wed Mar 17 16:25:00 CST 2021 0 431
神经网络--参数初始化

1. 参数初始化的目的是什么? 为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息,这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中,参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关。那么参数初始化应该满足以下两个条件: 初始化必要条件一:各层激活值不会出现饱和现象 ...

Thu Oct 18 04:39:00 CST 2018 1 1610
常见卷积网络结构

作者:@houkai本文为作者原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/houkai/p/6553221.html 目录 LeNet AlexNet ...

Sat Nov 04 18:38:00 CST 2017 0 2880
学习TensorFlow,TensorBoard可视网络结构参数

在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分,第一部分介绍相关 ...

Fri Jan 12 06:34:00 CST 2018 0 9191
 
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