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 ...
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:
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 ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我学习了神经网络中权值初始化的方法 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 ...
“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 ...
“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 ...
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 ...
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 ...
“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 ...