在这方面,kaiming_normal_是一种初始化方法,它是由Kaiming He团队提出的方法,特别适用于ReLU激活函数的神经网络,虽然也可以用于其他类型的激活函数。这种方法可以解决梯度消失问题,并且加快训练速度。 kaiming_normal_初始化方法是通过从均值为0和标准偏差为$\sqrt{\frac{2}{fan\_in}}$的正态分布中抽取权重值来初...
2023年6月7日 nn.init.kaiming_normal_的简介 nn.init.kaiming_normal_借用了一个叫 Kaiming normal initialization method的方法,见He et al,Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance …
Kaiming Normal Initialization的主要思想是使用正态分布来初始化神经网络的权重。具体来说,该方法将权重初始化为均值为0,标准差为0.01的正态分布。这种初始化方法的主要优点是: 1.可以使得神经网络的激活值在初始阶段就有较大的变化范围,从而增加模型的表达能力; 2.可以加速模型的训练,因为较大的初始权重可以使得...
kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')参数: tensor-一个n维torch.Tensor a-此层之后使用的整流器的负斜率(仅与 'leaky_relu' 一起使用) mode-'fan_in'(默认)或 'fan_out' 。选择'fan_in' 会保留前向传递中权重的方差大小。选择'fan_out' 会保留反向传播中的...
nonlinearity– the non-linear function (nn.functional name), recommended to use only with'relu'or'leaky_relu'(default). Examples: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>w=torch.empty(3,5)>>>nn.init.kaiming_normal_(w,mode='fan_out',nonlinearity='relu')...
def kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu'): fan = _calculate_correct_fan(tensor, mode) # 通过mode判断是前向传播还是反向传播, 生成不同的一个fan值. gain = calculate_gain(nonlinearity, a) # 通过判断是哪种激活函数生成一个gain值 std = gain / math.sqrt(...
leaky_relu'''torch.nn.init.kaiming_normal_(self.conv1.weight, a=0, mode='fan_out')print('kaiming_normal_:', self.conv1.weight)if __name__ == '__main__':demoNet = DemoNet()
nonlinearity– the non-linear function (nn.functional name), recommended to use only with'relu'or'leaky_relu'(default). Examples: AI检测代码解析 >>> w = torch.empty(3, 5) >>> nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu') ...
torch.nn.init.kaiming_normal_(self.conv1.weight, a=0, mode='fan_out') print('kaiming_normal_:', self.conv1.weight) if __name__ == '__main__': demoNet = DemoNet() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
std=gain/math.sqrt(fan)# 通过fan值和gain值进行标准差的计算withtorch.no_grad():returntensor.normal_(0,std) 下面的代码根据网络设计时卷积权重的形状和前向传播还是反向传播, 进行fan值的计算. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...