深度学习权重初始化
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 ...
原文：简单总结一下深度学习中参数的更新和权重初始化的方法
深度学习中，典型的参数更新方法首先是SGD 它的更新方法如下 eta, alpha都是超参数 w w eta frac partial L partial w 但该方法面对非匀向的损失函数 如呈现延伸状 ,是收敛不到最小值的，以 F x ,x x x 和 F x , x x . x 为例 绘制两函数的梯度图如下 F 的梯度图 F 的梯度图 在梯度图上随机取一点，F 通过SGD总能达到最小值 ，但F ...
2021-10-17 15:18 0 1203 推荐指数：
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