深度學習: 參數初始化
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 ...
原文：深度學習之參數初始化
初始化概念 初始化參數指的是在網絡模型訓練之前，對各個節點的權重和偏置進行初始化賦值的過程。 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。模型的訓練，簡而言之，就是對權重參數 W 的不停迭代更新，以期達到更好的性能。而隨着網絡深度 層數 的增加，訓練中極易出現梯度消失或者梯度爆炸等問題。因此，對權重 W 的初始化顯得 ...
2020-12-04 17:41 1 858 推薦指數：
相關推薦
深度學習模型參數初始化的方法
（1）Gaussian 滿足mean=0，std=1的高斯分布x∼N(mean，std2) （2）Xavier 滿足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均勻分布， 其中 a = sqrt(3/ ...
深度學習模型參數初始化的方法
（1）Gaussian 滿足mean=0，std=1的高斯分布x∼N(mean，std2) （2）Xavier 滿足x∼U(−a,+a)x∼U(−a,+a)的均勻分布， 其中 a = sqrt(3/ ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...