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 ...

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 ...

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 為什么要初始化 公式推導 初始化方法 引入激活函數 初始化方法分類 一、為什么要初始化 在深度學習中，神經網絡的權重初始化方法（weight initialization）對模型的收斂速度和性能有着至關重要的影響 ...

寫在前面：該篇文章的內容以及相關代碼（代碼在最后），都是我親自手敲出來的，相關結論分析也是花了挺長時間做出來的，如需轉載該文章，請務必先聯系我，在后台留言即可。 在深度學習中，神經網絡的權重初始化方式非常重要，其對模型的收斂速度和性能有着較大的影響。一個好的權值初始值有以下優點： 梯度 ...

​ 前言 本文介紹了為什么初始化很重要，總結了常用的幾種初始化方法：全零或等值初始化、正態初始化、均勻初始化、Xavier初始化、He初始化和Pre-trained初始化，並介紹了幾個還活躍的初始化方向：數據相關初始化、稀疏權重矩陣和隨機正交矩陣初始化。 為什么初始化很重 ...

權重初始化 模型權重的初始化對於網絡的訓練很重要, 不好的初始化參數會導致梯度傳播問題, 降低訓練速度; 而好的初始化參數, 能夠加速收斂, 並且更可能找到較優解. 如果權重一開始很小，信號到達最后也會很小；如果權重一開始很大，信號到達最后也會很大。不合適的權重初始化會使得隱藏層的輸入 ...