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: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在《Understanding ...
前面學習了搭建網絡模型的各個層級與結構,想要訓練得到 個良好的網絡模型,正確的權值初始化方法可以加快模型的收斂,相反,不恰當的權值初始化可能導致梯度爆炸或消失,最終導致模型無法訓練。因此,本節主要從 方面來分析了解權值初始化: 分析不恰當的權值初始化是如何引發梯度消失與爆炸的 學習常用的Xavier與Kaiming權值初始化方法 學習Pytorch中 種權值初始化方法。 梯度爆炸和消失 一 理論 ...
2020-08-06 23:06 0 860 推薦指數:
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: 1. Xavier,kaiming系列; 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,論文在《Understanding ...
torch.nn.Module.apply(fn) ...
from:http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72872036 之前我學習了神經網絡中權值初始化的方法 那么如何在pytorch里實現呢。 PyTorch提供了多種參數初始化函數: torch.nn.init.constant ...
“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 ...
“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: 參數初始化 一、總結 一句話總結: 1)、好的開始是成功的一半,為了讓你的模型跑贏在起跑線 ,請慎重對待參數初始化。 2)、tf的初始化器包括:tf.initializers.he_normal()、tf.initializers.truncated_normal ...
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 ...
“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 ...