的Xavier與Kaiming權值初始化方法；（3）學習Pytorch中10種權值初始化方法。 梯度爆 ...

首先說明：在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件，如果想看，可以看看哦，反正我是不想看，代碼細節吧，現在不想知道太多，有個宏觀的idea就可以啦，如果想看代碼的具體的話，可以看：http://blog.csdn.net/xizero00/article ...

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目錄 為什么要權值初始化？ Xavier初始化 Kaiming初始化 pytorch中的初始化 pytorch搭建網絡自動初始化 為什么要權值初始化？ 權重初始化的目的是：防止在深度神經網絡的正向（前向）傳播過程中層激活函數的輸出損失梯度爆炸 ...

from:http://blog.csdn.net/u013989576/article/details/76215989 權值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均勻分布初始化（uniform ...

1，概述　 　　神經網絡中的權值初始化方法有很多，但是這些方法的設計也是遵循一些邏輯的，並且也有自己的適用場景。首先我們假定輸入的每個特征是服從均值為0，方差為1的分布（一般輸入到神經網絡的數據都是要做歸一化的，就是為了達到這個條件）。 　　為了使網絡中的信息更好的傳遞，每一層的特征的方差應該 ...

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 ...

;0 elementwise in ),那么對w求局部梯度則都為正，這樣在反向傳播的過程中w要么都往正方 ...