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...
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 …
Xavier Initialization 早期的参数初始化方法普遍是将数据和参数normalize为高斯分布(均值0方差1),但随着神经网络深度的增加,这方法并不能解决梯度消失问题。 Xavier初始化的作者,Xavier Glorot,在Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks论文中提出一个洞见:激活值的方差是逐层递减的,这...
目录 收起 Xavier Initialization Kaiming Initialization 参数初始化就是这么一个容易被忽视的重要因素,因为不仅使用者对其重要性缺乏概念,而且这些操作都被TF、pytorch这些框架封装了,你可能不知道的是,糟糕的参数初始化是会阻碍复杂非线性系统的训练的。 本文以MNIST手写体数字识别模型为例来演示参数初始化对模型训...
Xavier Initialization 早期的参数初始化方法普遍是将数据和参数normalize为高斯分布(均值0方差1),但随着神经网络深度的增加,这方法并不能解决梯度消失问题。 Xavier初始化的作者,Xavier Glorot,在Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks论文中提出一个洞见:激活值的方差是逐层递减的,这...
defkaiming_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 ...
torch.nn.init.xavier_normal_(tensor, gain=1) 1. 填充一个tensor使用N(0,std) 也称为Glorot initialization。 kaiming分布 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。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。
xavier_normal_(tensor, gain=1) 填充一个tensor使用N(0,std) std=gain×√2fan−in+fan−out也称为Glorot initialization。 kaiming分布 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。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 ...
torch.nn.init.xavier_normal_(tensor, gain=1) AI代码助手复制代码 也称为Glorot initialization。 kaiming分布 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。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。
kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in') elif init_type == 'orthogonal': init.orthogonal_(m.weight.data, gain=init_gain) else: raise NotImplementedError('initialization method [%s] is not implemented' % init_type) elif classname.find('BatchNorm2d') != -1: init.normal_(m...