原文:網絡權重初始化方法總結(下):Lecun、Xavier與He Kaiming

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:

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【DL-0】神經網絡權重初始化方法

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 ...

Sun Aug 30 03:33:00 CST 2020 0 1100
深度學習——Xavier初始化方法

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 ...

Thu Oct 19 22:45:00 CST 2017 1 3172
神經網絡權重初始化

權重初始化 模型權重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 ...

Thu Mar 02 06:18:00 CST 2017 1 13501
 
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