注意到Xavier初始化是基于Linear推出的,但是一个只有Linear的神经网络无法拟合非线性的函数,因此我们要考虑非线性的激活函数带来的影响。 He initialization,即方差2/n初始化就是考虑了Relu后的初始化方法。 让我们回到式(1),假设我们latent输出在过了Linear之后,又过了一层Relu,才得到输出Y,假设总是有p(0=<p<=1...
Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于Relu的初始化方法。Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification He, K. et al. (2015)该方法基于He initialization,其简单的思想是:在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一...
针对于Relu的激活函数,基本使用He initialization,pytorch也是使用kaiming 初始化卷积层参数的
torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 服从~U(a,b)U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) 服从~N(mean,std)N(mean, std)N(mean,std) 3. 初始化为常数 torch.nn.init.constant_(tensor, val) 初始化整个矩阵为常数val 4. Xavier 基本思想是通...
Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于Relu的初始化方法。 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification He, K. et al. (2015) 该方法基于He initialization,其简单的思想是: ...
因为梯度是指数级变化的,所以深度神经网络很容易出现梯度消失或者梯度爆炸的问题。针对这个问题的很有效的方法是更加谨慎地选择随机初始化参数。 主要讨论四种权重初始化方法:把w初始化为0、对w随机初始化、Xavier initialization、Heinitialization(在ReLu网络中最常用)。把 ...
这种糟糕的性能实际上促使Glorot和Bengio提出了他们自己的权重初始化策略,他们在论文中称之为“normalized initialization”,现在通常称为“Xavier初始化”。 Xavier初始化将一个层的权重设置为从一个有界的随机均匀分布中选择的值。 其中,nᵢ是传入网络连接的数量叫“扇入”,nᵢ₊₁是从那层出去的网络连接的数...
Title: he_normal Initialization Principle 中文标题:he_normal 初始化原理 --- In the field of machine learning, especially in the realm of deep learning, the initialization of weights is a crucial aspect of model training.One popular method is the He normal initialization, proposed by Xiaohei He...
4、compare_initializations.py: 比较了四种初始化方法(初始化为0,随机初始化,Xavier initialization和He initialization),具体效果见CSDN博客:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80025785 5、deep_neural_network_with_L2.py: 带L2正则项正则项的网络(在deep_neural_network.py的基础上增加了L2正则项...
4、compare_initializations.py: 比较了四种初始化方法(初始化为0,随机初始化,Xavier initialization和He initialization),具体效果见CSDN博客:https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80025785 5、deep_neural_network_with_L2.py: 带L2正则项正则项的网络(在deep_neural_network.py的基础上增加了L2正则项...