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 …
四、正态分布 如果我们假设w是服从正态分布的,则w服从 w∼N(0,2nin) 五、Pyotrch实现 nn.init.kaiming_uniform_ nn.init.kaiming_normal_ 值得注意的是,kaiming方法并没有gain增益系数,只有a的一个修正系数,实际公式如下: bound=6(1+a2)nin 发布于 2023-07-29 23:35・北京 ...
实现方式:在实际应用中,Kaiming初始化可以通过多种方式实现。以Pytorch为例,用户可以使用torch.nn.init.kaiming_uniform_或torch.nn.init.kaiming_normal_函数来对网络参数进行Kaiming初始化。这些函数会根据网络层的类型和激活函数的性质,自动计算并设置合适的初始值。 四、Kaiming初始化的效果与影响...
由于这个过程相对复杂且耗时,这里不展开详细说明。 总之,Kaiming初始化是一种针对ReLU激活函数优化的权重初始化方法,在PyTorch中通过torch.nn.init.kaiming_uniform_和torch.nn.init.kaiming_normal_函数实现。在构建和训练深度学习模型时,合理应用Kaiming初始化有助于提升模型的训练效率和性能。
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()
a 为激活函数的负半轴的斜率,relu 是 0 mode- 可选为 fan_in 或 fan_out, fan_in 使正向传播时,方差一致;fan_out 使反向传播时,方差一致 nonlinearity- 可选 relu 和 leaky_relu ,默认值为 。 leaky_relu ''' torch.nn.init.kaiming_normal_(self.conv1.weight, a=0, mode='fan_out') ...
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')...
方差的计算需要两个值:gain和fan.gain值由激活函数决定.fan值由权重参数的数量和传播的方向决定.fan_in表示前向传播,fan_out表示反向传播. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defkaiming_normal_(tensor,a=0,mode='fan_in',nonlinearity='leaky_relu'):fan=_calculate_correct_fan(tensor,mode...
网络层数为L,第l层的输入列向量为xl∈Rnl,状态向量为yl∈Rnl+1,参数矩阵为Wl∈Rnl+1×nl,偏置向量为bl∈Rnl+1,f为激活函数,则有 (7)yl=Wlxl+bl \mathbf x_{l+1}=f(\mathbf y_{l}) 2.2 公式推导 所有偏置项\mathbf b依然是初始化为0;假定W_l的每个元素在初始化阶段独立同分布,且采样分布为对...