原文:【学习笔记】Pytorch深度学习-权值初始化

前面学习了搭建网络模型的各个层级与结构,想要训练得到 个良好的网络模型,正确的权值初始化方法可以加快模型的收敛,相反,不恰当的权值初始化可能导致梯度爆炸或消失,最终导致模型无法训练。因此,本节主要从 方面来分析了解权值初始化: 分析不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与爆炸的 学习常用的Xavier与Kaiming权值初始化方法 学习Pytorch中 种权值初始化方法。 梯度爆炸和消失 一 理论 ...

2020-08-06 23:06 0 860 推荐指数:

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PyTorch 学习笔记(四):初始化的十种方法

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: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在《Understanding ...

Tue Jul 30 21:56:00 CST 2019 0 2801
PyTorch学习系列(九)——参数_初始化

from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中初始化的方法 那么如何在pytorch里实现呢。 PyTorch提供了多种参数初始化函数: torch.nn.init.constant ...

Thu Dec 14 22:33:00 CST 2017 0 16702
深度学习中Xavier初始化

  “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》。 文章主要的目标 ...

Fri Apr 06 02:51:00 CST 2018 1 27458
深度学习——Xavier初始化方法

“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 ...

Thu Oct 19 22:45:00 CST 2017 1 3172
深度学习: 参数初始化

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 ...

Sat Aug 15 08:05:00 CST 2020 0 576
深度学习权重初始化

深度学习其本质是优化所有权重的,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 ...

Sun Mar 08 03:25:00 CST 2020 1 2288
深度学习中Xavier初始化

“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》。 文章主要的目标就是使得每一层输出的方差应该尽量相等 ...

Sat Dec 22 20:47:00 CST 2018 0 658
 
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