https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...
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: 梯度下降的收斂速度較快 深度神經中的網絡模型不易陷入梯度消失或梯度爆炸問題 該系列共兩篇文章,我們主要討論以下兩個話題 ...
2019-05-08 10:30 0 2281 推薦指數:
https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/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 ...
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,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 ...
當我們在訓練一個神經網絡的時候,參數的隨機初始化是非常重要的,對於邏輯回歸來說,把參數初始化為0是很ok的。但是對於一個神經網絡,如果我們將權重或者是所有參數初始化為0,梯度下降算法將不會起到任何作用。 1.為什么邏輯回歸參數初始化為0是ok的? 下圖所示,是logistic回歸 ...
用SGD訓練神經網絡時, 怎樣決定初始化參數的方式? 主要有兩個考慮點: 一: 最終是否能得到想要的學習結果, 即是否能得到一個符合預期目標的分類器;二: 訓練時間, 好的參數初始化可以有效縮短訓練時間, 如預訓練. 不加思考時, 將所有參數都初始化為0是最省力的做法. 有些情況下可行 ...
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 ...
global p global t global R % 輸入神經元個數,此處是6個 global S1 % 隱層神經元個數,此處是10個 global S2 % 輸出神經元個數,此處是4個 global S % 連接權值個數+閾值個數 ...