统一AR和MAR模型:本文将标准自回归(AR)模型与掩码生成模型(MAR)统一在一个通用框架中,使得扩散损失可以无缝应用于这两种类型的生成任务。 提高生成速度与质量:通过扩散损失,本文的方法在不牺牲生成质量的前提下加快了生成速度。实验结果表明,其图像生成质量高于使用离散token的传统方法。 在多种生成任务上的有效性:实...
kaiming挖掘机机型参数列表kaiming挖掘机 三一重工SY485H挖掘机 铲斗容量:2.2-3.1 m³ 额定功率:300/1800 kw/rpm 推荐 询底价 卡特彼勒新一代CAT®336 液压挖掘机 铲斗容量:2.12(岩石斗) m³ 额定功率:225/2000 kw/rpm 推荐 询底价 卡特彼勒新一代CAT®320 液压挖掘机 铲斗容量:1.19 m...
但是在文中的最后也已经说明,Xavier是针对tanh和sigmoid激活函数设置的,而对于ReLU激活函数,由于激活后的数据大于等于0,不满足Xavier推导过程。所以需要重新推导其参数初始化过程。就是Kaiming初始化方法。 二、原理 要求正向传播时候数据流经每一层前后的方差一致,并且反向传播时候数据流经每一层,该层梯度前后方差一致。
Kaiming初始化的原理是根据特定的分布来随机初始化权重,以便更好地满足网络的优化需求。 具体来说,Kaiming初始化使用了一种被称为“正态分布”的随机分布,其均值为0,标准差为sqrt(2/n),其中n为权重张量的输入通道数。这个分布的选择是根据激活函数的特性来确定的。Kaiming初始化的基本假设是,对于一个神经元的输入...
以下是几种常见的 Kaiming 初始化方法: 1.全零初始化:将模型的所有参数都初始化为零。虽然这种方法很简单,但对于深层网络而言,容易导致梯度消失问题。 2.随机初始化:将模型的参数使用均匀分布或高斯分布进行随机初始化。这种方法可以缓解梯度消失问题,但不易控制参数的范围和分布。 3.Xavier 初始化:在全连接层中常...
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与Xavier初始化不同的,Kaiming初始化不在要求每层输出均值都是0(因为Relu这样的激活函数做不到啊);当然也不再要求f′(0)=1。 Kaiming初始化中,前向传播和反向传播时各自使用自己的初始化策略,但是保证前向传播时每层的方差和反向传播时梯度的方差都是1。