首先說明: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,代碼細節吧,現在不想知道太多,有個宏觀的idea就可以啦,如果想看代碼的具體的話,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article ...
首先說明: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,代碼細節吧,現在不想知道太多,有個宏觀的idea就可以啦,如果想看代碼的具體的話,可以看:http: blog.csdn.net xizero article details ,寫的還是很不錯的 不過有的地方的備注不對,不知道改過來了沒 。 文件 filler.hpp ...
2016-12-12 19:39 0 7658 推薦指數:
首先說明: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,代碼細節吧,現在不想知道太多,有個宏觀的idea就可以啦,如果想看代碼的具體的話,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article ...
from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 權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、均勻分布初始化(uniform ...
1,概述 神經網絡中的權值初始化方法有很多,但是這些方法的設計也是遵循一些邏輯的,並且也有自己的適用場景。首先我們假定輸入的每個特征是服從均值為0,方差為1的分布(一般輸入到神經網絡的數據都是要做歸一化的,就是為了達到這個條件)。 為了使網絡中的信息更好的傳遞,每一層的特征的方差應該 ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...
設計好神經網絡結構以及loss function 后,訓練神經網絡的步驟如下: 初始化權值參數 選擇一個合適的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重復下面的迭代過程: 輸入的正向傳播 計算loss function 的值 反向傳播,計算 ...
目錄 為什么要權值初始化? Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建網絡自動初始化 為什么要權值初始化? 權重初始化的目的是:防止在深度神經網絡的正向(前向)傳播過程中層激活函數的輸出損失梯度爆炸 ...
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,這里簡單介紹,方便查詢使用。 介紹分兩部分: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在《Understanding ...