百度试题 题目神经网络中参数极多,常用的初始化方法有哪些? A.全零初始化B.随机初始化C.加载预训练模型相关知识点: 试题来源: 解析 B,C 反馈 收藏
梯度爆炸指的是梯度变得非常大,导致权重更新过大,网络不稳定。合适的参数初始化方法可以帮助保持梯度的稳定性,促进网络的训练和收敛。 信号传播的稳定性:参数初始化还可以影响信号在网络中的传播稳定性。每个神经元的输出会作为下一层神经元的输入,如果信号传播过程中的方差变化过大,可能会导致网络中的信号失真或放大...
He初始化将权重的初始范围设置为更大,以更好地适应ReLU激活函数的特性。适用范围:适用于激活函数为ReLU的神经网络层。 下面是Python代码演示这些参数初始化方法: importnumpyasnpdefrandom_init(shape):returnnp.random.randn(*shape)*0.01defzero_init(shape):returnnp.zeros(shape)defxavier_init(shape,fan_in,fan...
1.随机初始化(Random Initialization) 参数按照均匀分布或高斯分布随机初始化。适用于多种神经网络结构和激活函数,是最常用的初始化方法之一。 2.零初始化(Zero Initialization) 所有参数初始化为零。适用于线性激活函数(例如恒等函数)的浅层网络,但不适用于深层网络,因为每个神经元在反向传播时将具有相同的梯度。 3....
Xavier初始化是一种常用的参数初始化方法。它的基本思想是根据网络层的输入和输出的维度来确定参数的初始值。具体而言,对于一个全连接层,Xavier初始化将参数初始化为从均匀分布中随机采样的值,其方差为2/(输入维度+输出维度)。这种方法可以使得每个神经元的激活值保持在一个合理的范围内,避免梯度消失或爆炸的问题。
一、随机初始化 在训练线性模型时,参数一般被全部初始化为 0。但是,在训练神经网络时,这样做会存在一些问题。 因为如果参数都为 0,在第一遍前向计算时,所有的隐藏层神经元的激活值都相同;在反向传播时,所有权重的更新也都相同,这样会导致隐藏层神经元没有区分性(丧失表达能力).这种现象也称为对称权重现象。
这种初始化方法在神经网络的层数很少时可以使用,层数多了就会出现问题,最后参数全部为0,首先在前向传播过程中输出为h(wx+b)因为w很小,所以输出很小,同时反向传播过程中梯度的变化也很小,那么参数的改变也很小,在不断的正向传播乘很小的数,反向传播又几乎不变的情况下,最后w会越来越小,趋近于0,出现梯度弥散现...
一种比较简单、有效的方法是:权重参数初始化从区间均匀随机取值。 (−1d√,1d√),其中d是一个神经元的输入数量。 为了说明这样取值的合理性,先简单回顾一下几点基本知识: 1.符合均匀分布U(a,b)的随机变量数学期望和方差分别是——数学期望:E(X)=(a+b)/2,方差:D(X)=(b-a)²/12 ...
一般来说,可以通过手动调优、网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)、自动调参算法方式进行超参数调优,本文采用网格搜索选择神经网络权重初始化方法。 二、实现过程 2.1 准备数据 dataset: dataset = pd.read_csv("data.csv", header=None) dataset = pd.DataFrame(dataset) print(dataset) 2.2 数据划分...
通过`nn.init.kaiming_uniform_`函数，结合`mode='fan_in'`和`nonlinearity='relu'`，实现He初始化。在实际应用中，根据网络结构和激活函数选择合适的初始化方法是关键，可能需要混合使用不同的策略。未来，对参数初始化的研究将聚焦于更高效的方法，以进一步提升神经网络的性能。