https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...
xavier xavier初始化出自論文Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network,論文討論的是全連接神經網絡,fan in指第i層神經元個數,fan out指第i 層神經元個數,但是我們的卷積神經網路是局部連接的,此時的fan in,fan out是什么意思呢。 在pytorch中,fan in ...
2018-12-09 19:39 0 2325 推薦指數:
https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...
目錄 權重初始化最佳實踐 期望與方差的相關性質 全連接層方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU ...
)、xavier初始化、msra初始化、雙線性初始化(bilinear) 常量初始化(cons ...
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 ...
1. 為什么要初始化權重 為了使網絡中的信息更好的傳遞,每一層的特征的方差(標准差)應該盡可能相等,否則可能會導致梯度爆炸或者消失。 權重初始化的目的是在深度神經網絡中前向傳遞時,阻止網絡層的激活函數輸出爆炸(無窮大)或者消失(0)。如果網絡層的輸出爆炸或者消失,損失函數的梯度 也會變得 ...
NN[神經網絡]中embedding的dense和sparse是什么意思? dense 表示稠密,在embedding中的dense時: 假設我們有這樣一個句子: “北京是北京”,我們將其數值化表示為: dense embedding,需要你講它轉換成 ...
我們知道,訓練神經網絡的時候需先給定一個初試值,然后才能通過反向傳播等方法進行參數更新。所以參數的初始化也是門學問。 全0初始化:不能這么做!!! 為什么呢?因為這樣做會導致所有參數都無法被更新。 網絡上有好多解釋,感覺都不夠簡潔,其實這個原理很簡單。 我們想象一個三層的神經網絡,節點分別為 ...
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 ...