（1）Gaussian 满足mean=0，std=1的高斯分布x∼N(mean，std2) （2）Xavier 满足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均匀分布， 其中 a = sqrt(3/ ...

深度学习: 参数初始化 一、总结 一句话总结： 1)、好的开始是成功的一半，为了让你的模型跑赢在起跑线 ，请慎重对待参数初始化。 2)、tf的初始化器包括：tf.initializers.he_normal()、tf.initializers.truncated_normal ...

初始化概念 初始化参数指的是在网络模型训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化赋值的过程。 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。模型的训练，简而言之，就是对权重参数$W$的不停迭代更新，以期达到更好 ...

“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可 ...

参考： https://cloud.tencent.com/developer/article/1437995 https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11385160.html 1.4、参数初始化的几点要求 （1）参数不能全部初始化为0，也不能全部 ...

1. tf.global_variables_initializer() 可以初始化所有变量。 2. tf.variables_initializer([var_list]) 仅初始化列表var_list种的值。 报错结果： 正确 ...

深度学习中，典型的参数更新方法首先是SGD 它的更新方法如下$$\eta,\alpha都是超参数$$ \[w_{2}=w_{1}-\eta \frac{\partial L}{\partial w_{1}} \] 但该方法面对非匀向的损失函数(如呈现延伸状),是收敛不到最小值 ...

转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html 参考网址： http://pytorch.org/docs/0.3.0/n ...