深度學習-初始化權重矩陣
1.初始化權重矩陣為0 對於每個隱含層節點，輸出的結果都是一樣的。另外，進行梯度下降時，由於偏導一樣，因此不斷迭代，不斷一樣，不斷迭代，不斷一樣..多層神經網絡表現的跟線性模型一樣，不可取！ 2.隨機初始化權重矩陣 （1）標准正態分布 np.random.rand(size_l ...
原文：深度學習權重初始化
深度學習其本質是優化所有權重的值，使其達到一個最優解的狀態，這其中，需要更新權重的層包括卷積層 BN層和FC層等。在最優化中，權重的初始化是得到最優解的重要步驟。如果權重初始化不恰當，則可能會導致模型陷入局部最優解，導致模型預測效果不理想，甚至使損失函數震盪，模型不收斂。而且，使用不同的權重初始化方式，模型最終達到的效果也是很不一樣的。因此，掌握權重的初始化方式是煉丹師必備的煉丹術之一。在這里，我 ...
2020-03-07 19:25 1 2288 推薦指數：
相關推薦
深度學習訓練技巧---權重初始化
全零初始化 全零初始化即所有的變量均被初始化為0，這應該是最笨、最省事的隨機化方法了。然而這種偷懶的初始化方法非常不適合深度學習，因為這種初始化方法沒有打破神經元之間的對稱性，將導致收斂速度很慢甚至訓練失敗。 常量初始化(constant) 把權值或者偏置初始化為一個常數 ...
深度學習基礎系列（六）| 權重初始化的選擇
深層網絡需要一個優良的權重初始化方案，目的是降低發生梯度爆炸和梯度消失的風險。先解釋下梯度爆炸和梯度消失的原因，假設我們有如下前向傳播路徑： a1 = w1x + b1 z1 = σ(a1) a2 = w2z1 + b2 z2 = σ(a2 ...
[深度學習] 權重初始化--Weight Initialization
Normalization Layer可以有效降低深度網絡對weight初始化的依賴： 實驗代碼請參見 ...
深度學習中常見的 Normlization 及權重初始化相關知識（原理及公式推導）
Normlization 為什么要進行 Normlization 防止深度神經網絡，每一層得參數更新會導致上層的輸入數據發生變化，通過層層疊加，高層的輸入分布變化會十分劇烈，這就使得高層需要不斷去重新適應底層的參數更新。為了訓好模型，我們需要非常謹慎地去設定學習率、初始化權重、以及盡可能細致 ...
深度學習中神經網絡的幾種權重初始化方法
深度學習中神經網絡的幾種權重初始化方法 2018年04月25日 15:01:32 天澤28 閱讀數 11981更多 分類專欄： machine learning&deep learning ...
簡單總結一下深度學習中參數的更新和權重初始化的方法
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 ...
深度學習中Xavier初始化
“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》。 文章主要的目標就是使得每一層輸出的方差應該盡量相等 ...