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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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...