目錄 前向傳播與反向傳播回顧 梯度消失與梯度爆炸 激活函數的影響 權重矩陣的影響 不良初始化 參考 博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 前向傳播與反向傳播回顧 神經網絡的訓練過程可以簡化 ...
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 Xavier ReLU PReLU下的初始化方法 He for ReLU He for PReLU caffe中的實現 小結 參考 博客:blog.shinelee.me 博客園 CSDN 權重初始化最佳實踐 書接上回,全 常數 過大 過小的權重初始化都是不好的,那我們需要什么樣的初始化 因為對 ...
2019-11-21 21:42 1 2498 推薦指數:
目錄 前向傳播與反向傳播回顧 梯度消失與梯度爆炸 激活函數的影響 權重矩陣的影響 不良初始化 參考 博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 前向傳播與反向傳播回顧 神經網絡的訓練過程可以簡化 ...
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+1層神經元個數 ...
https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article ...
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 ...
“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》,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 ...
深度學習中,典型的參數更新方法首先是SGD 它的更新方法如下$$\eta,\alpha都是超參數$$ \[w_{2}=w_{1}-\eta \frac{\partial L}{\partial w_{1}} \] 但該方法面對非勻向的損失函數(如呈現延伸狀),是收斂不到最小值 ...
torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均勻分布 torch.nn.init.uniform_(te ...
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 ...