基于pytorch框架对神经网络权重初始化(inite_weight)方法详解
self.state_dict()展示效果: ...
原文：Pytorch:权重初始化方法
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。 介绍分两部分： . Xavier，kaiming系列 . 其他方法分布 Xavier初始化方法，论文在 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 公式推导是从 方差一致性 出发，初始化的分布有 ...
2020-03-02 13:33 0 6495 推荐指数：
相关推荐
Pytorch GRU/LSTM 权重参数初始化
pytorch模型训练表现不佳, 很有可能是参数初始化的问题 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...
【DL-0】神经网络权重的初始化方法
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 ...
网络权重初始化方法总结（上）：梯度消失、梯度爆炸与不良的初始化
目录 前向传播与反向传播回顾 梯度消失与梯度爆炸 激活函数的影响 权重矩阵的影响 不良初始化 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 前向传播与反向传播回顾 神经网络的训练过程可以简化 ...
【小白学PyTorch】4 构建模型三要素与权重初始化
文章目录： 目录 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算 1 模型三要素 三要素其实很简单 必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module 在__init__(self ...
神经网络之权重初始化
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 ...
深度学习-初始化权重矩阵
1.初始化权重矩阵为0 对于每个隐含层节点，输出的结果都是一样的。另外，进行梯度下降时，由于偏导一样，因此不断迭代，不断一样，不断迭代，不断一样..多层神经网络表现的跟线性模型一样，不可取！ 2.随机初始化权重矩阵 （1）标准正态分布 np.random.rand(size_l ...
深度学习权重初始化
深度学习其本质是优化所有权重的值，使其达到一个最优解的状态，这其中，需要更新权重的层包括卷积层、BN层和FC层等。在最优化中，权重的初始化是得到最优解的重要步骤。如果权重初始化不恰当，则可能会导致模型陷入局部最优解，导致模型预测效果不理想，甚至使损失函数震荡，模型不收敛。而且，使用不同的权重初始化 ...