“Xavier”初始化方法是一種很有效的神經網絡初始化方法,方法來源於2010年的一篇論文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》。 文章主要的目標就是使得每一層輸出的方差應該盡量相等 ...
Xavier 初始化方法是一種很有效的神經網絡初始化方法,方法來源於 年的一篇論文 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks ,可惜直到近兩年,這個方法才逐漸得到更多人的應用和認可。 為了使得網絡中信息更好的流動,每一層輸出的方差應該盡量相等。 基於這個目標,現在我們就去推導一下:每一層的權 ...
2017-10-19 14:45 1 3172 推薦指數:
“Xavier”初始化方法是一種很有效的神經網絡初始化方法,方法來源於2010年的一篇論文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》。 文章主要的目標就是使得每一層輸出的方差應該盡量相等 ...
“Xavier”初始化方法是一種很有效的神經網絡初始化方法,方法來源於2010年的一篇論文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》。 文章主要的目標 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...
(1)Gaussian 滿足mean=0,std=1的高斯分布x∼N(mean,std2) (2)Xavier 滿足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均勻分布, 其中 a = sqrt(3/n) (3)MSRA 滿足x∼N(0,σ2)x∼N(0,σ2)的高斯分布,其中σ = sqrt ...
(1)Gaussian 滿足mean=0,std=1的高斯分布x∼N(mean,std2) (2)Xavier 滿足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均勻分布, 其中 a = sqrt(3/n) (3)MSRA 滿足x∼N(0,σ2)x∼N(0,σ2)的高斯分布,其中σ = sqrt ...
參考: https://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/73000632 https://blog.csdn.net/dss_dssssd/arti ...
拿到新設備后,先連接鍵盤、鼠標、顯示器和電源,然后開機。 進入命令行界面,初始賬號和密碼都是nvidia,輸入以下代碼初始化系統。 重啟后進入系統。 ...