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 ...
转载自:https: zhuanlan.zhihu.com p 一:参数初始化类别 参数初始化分为:固定值初始化 预训练初始化和随机初始化。 固定初始化: 是指将模型参数初始化为一个固定的常数,这意味着所有单元具有相同的初始化状态,所有的神经元都具有相同的输出和更新梯度,并进行完全相同的更新,这种初始化方法使得神经元间不存在非对称性,从而使得模型效果大打折扣。 预训练初始化: 是神经网络初始化的有 ...
2020-12-17 14:34 0 404 推荐指数:
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 ...
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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 ...
利用pytorch 定义自己的网络模型时,需要继承toch.nn.Module 基类。 基类中有parameters()、modules()、children()等方法 看一下par ...
使用<context-param>标签初始化的参数是被应用程序中所有的servlet所共享。但是有时候我们需要为某一个特定的servlet配置参数,这个时候我们就需要使用servlet初始化参数。 1、servlet初始化参数,在web.xml中配置 1.1、配置web.xml文件 ...
根据deeplearn.ai吴恩达深度学习课程3.11总结 因为如果W初始化为0 则对于任何Xi,每个隐藏层对应的每个神经元的输出都是相同的,这样即使梯度下降训练,无论训练多少次,这些神经元都是对称的,无论隐藏层内有多少个结点,都相当于在训练同一个函数。 ...
一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: 也就是按照正态分布初始化权重,mean是正态分布的平均值,stddev是正态分布的标准差(standard deviation),seed ...
参考: https://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/73000632 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/arti ...