的Xavier与Kaiming权值初始化方法；（3）学习Pytorch中10种权值初始化方法。 梯度爆 ...

首先说明：在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件，如果想看，可以看看哦，反正我是不想看，代码细节吧，现在不想知道太多，有个宏观的idea就可以啦，如果想看代码的具体的话，可以看：http://blog.csdn.net/xizero00/article ...

首先说明：在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件，如果想看，可以看看哦，反正我是不想看，代码细节吧，现在不想知道太多，有个宏观的idea就可以啦，如果想看代码的具体的话，可以看：http://blog.csdn.net/xizero00/article ...

目录 为什么要权值初始化？ Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建网络自动初始化 为什么要权值初始化？ 权重初始化的目的是：防止在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出损失梯度爆炸 ...

from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform ...

1，概述　 　　神经网络中的权值初始化方法有很多，但是这些方法的设计也是遵循一些逻辑的，并且也有自己的适用场景。首先我们假定输入的每个特征是服从均值为0，方差为1的分布（一般输入到神经网络的数据都是要做归一化的，就是为了达到这个条件）。 　　为了使网络中的信息更好的传递，每一层的特征的方差应该 ...

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 ...

;0 elementwise in ),那么对w求局部梯度则都为正，这样在反向传播的过程中w要么都往正方 ...