如题,在pytorch使用nn.init进行初始化时看到了方法kaiming_normal_,但在mindspore.common.initializer中没有找到对应的子类,想知道是否有对应的api本帖最后由 chengxiaoli 于2024-10-23 09:49:38 编辑 chengxiaoli 帖子 513 回复 1441 用户您好,欢迎使用MindSpore,已经收到您的问题,会尽快分析答复~ 1楼回复于2024...
Kaiming初始化(又称何恺明初始化)是一种专为ReLU类激活函数设计的深度学习参数初始化方法,由何恺明提出,主要用于解决Xavier初
与Xavier初始化相似,Kaiming初始化同样适用Glorot条件,即我们的初始化策略应该使得各层的激活值和状态梯度的方差在传播过程中的方差保持一致;Kaiming初始化的参数仍然满足均值是0,且更新的过程中权重的均值一直是0。 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...
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 ...
使用Swish、GELU等非ReLU系激活时可能需要调整初始化策略。 研究新型网络架构时需排除初始化影响,需严格对比不同初始化方法的效果。 init.kaiming_normal_(m.weight, a=0, mode='fan_in')编辑于 2025-02-27 14:18・黑龙江 深度学习(Deep Learning) 赞同4添加评论 分享喜欢收藏申请...
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_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始化神经网络权重。其中,$fan\_in$代表权重向量中的输入单位数。 kaiming_normal_由于专门为ReLU激活函数而设计,因此可在初始化中适应激活函数的非线性。ReLU(修正线性单元)是非常常用的激活函数,它...
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 ...
加速收敛:使用Kaiming初始化,网络可以更快地收敛到最优解,减少了训练时间。 提高模型性能:通过减少训练过程中的不稳定因素,Kaiming初始化有助于提高模型的最终性能。 3. 在PyTorch中实现Kaiming初始化的代码示例 在PyTorch中,你可以使用torch.nn.init.kaiming_normal_或torch.nn.init.kaiming_uniform_函数来实现Kaiming...
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.