原文:Pytorch:權重初始化方法

pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函數,這里簡單介紹,方便查詢使用。 介紹分兩部分: . Xavier,kaiming系列 . 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks 公式推導是從 方差一致性 出發,初始化的分布有 ...

2020-03-02 13:33 0 6495 推薦指數:

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Pytorch GRU/LSTM 權重參數初始化

pytorch模型訓練表現不佳, 很有可能是參數初始化的問題 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...

Thu Sep 24 22:29:00 CST 2020 0 4132
【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 ...

Sun Aug 30 03:33:00 CST 2020 0 1100
【小白學PyTorch】4 構建模型三要素與權重初始化

文章目錄: 目錄 1 模型三要素 2 參數初始化 3 完整運行代碼 4 尺寸計算與參數計算 1 模型三要素 三要素其實很簡單 必須要繼承nn.Module這個類,要讓PyTorch知道這個類是一個Module 在__init__(self ...

Thu Sep 03 08:09:00 CST 2020 0 757
神經網絡之權重初始化

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
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 ...

Thu Apr 26 20:13:00 CST 2018 0 2516
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 ...

Sun Mar 08 03:25:00 CST 2020 1 2288
 
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