原文:xavier,kaiming初始化中的fan_in,fan_out在卷積神經網絡是什么意思

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:

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神經網絡的權值初始化

目錄 為什么要權值初始化Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch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 ...

Tue Dec 01 20:17:00 CST 2020 0 422
神經網絡的權重初始化

1. 為什么要初始化權重 為了使網絡的信息更好的傳遞,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 ...

Fri Nov 20 17:39:00 CST 2020 0 589
NN[神經網絡]embedding的dense和sparse是什么意思

NN[神經網絡]embedding的dense和sparse是什么意思?   dense 表示稠密,在embedding的dense時:     假設我們有這樣一個句子: “北京是北京”,我們將其數值表示為:       dense embedding,需要你講它轉換成 ...

Wed Jun 10 02:51:00 CST 2020 0 2722
【知識】神經網絡的參數初始化

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 ...

Tue Apr 16 00:09:00 CST 2019 0 1166
神經網絡的權值初始化方法

1,概述    神經網絡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的,就是為了達到這個條件)。   為了使網絡的信息更好的傳遞,每一層的特征的方差應該 ...

Tue Sep 24 23:17:00 CST 2019 0 1397
 
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