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 ...
原文：簡單總結一下深度學習中參數的更新和權重初始化的方法
深度學習中，典型的參數更新方法首先是SGD 它的更新方法如下 eta, alpha都是超參數 w w eta frac partial L partial w 但該方法面對非勻向的損失函數 如呈現延伸狀 ,是收斂不到最小值的，以 F x ,x x x 和 F x , x x . x 為例 繪制兩函數的梯度圖如下 F 的梯度圖 F 的梯度圖 在梯度圖上隨機取一點，F 通過SGD總能達到最小值 ，但F ...
2021-10-17 15:18 0 1203 推薦指數：
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