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 ...
深度学习: 参数初始化 一 总结 一句话总结: 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。 tf的初始化器包括:tf.initializers.he normal tf.initializers.truncated normal tf.contrib.layers.xavier initializer 这三种。 全零初始化 Zero Initialization 将 ...
2020-08-15 00:05 0 576 推荐指数:
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 ...
(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/ ...
(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/ ...
“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 ...
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 ...