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...
Kaiming Normalization 方法是一种用于初始化深度神经网络权重的方法。该方法是由Kaiming He等人在2015年提出的,也称为He初始化方法。它旨在解决网络深度增加时出现的梯度消失或爆炸问题。这个问题通常发生在隐藏层数量很多的情况下。该方法的主要思想是使网络的每一层输出的方差尽可能相等。它将权值随机初始化为高斯分布...
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 于2024-10-23 09:49:38 编辑 暂无评论我要发帖子相关问题 Atlas 200 AI 加速模块(型号:3000)应用咨询 827 昇腾AI创新大赛心路历程分享 713 在单卡NPU...
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...
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...
init.kaiming_normal(self.linear[-1].weight) self.nLayers +=1pre_dim = dim 开发者ID:princeton-vl,项目名称:FormulaNet,代码行数:20,代码来源:model.py 示例2: init_params ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from torch.nn import init [as 别名]# 或者: from torch.nn.init importkaiming_normal[as ...
find('Linear') == 0) and hasattr(m, 'weight'): if init_type == 'normal': init.normal(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif init_type == 'xavier': init.xavier_normal(m.weight.data, gain=math.sqrt(2)) elif init_type == 'kaiming': init.kaiming_normal(m.weight.data, a=0, mode=...
nonlinearity– the non-linear function (nn.functional name), recommended to use only with'relu'or'leaky_relu'(default). Examples: >>> w = torch.empty(3, 5) >>> nn.init.kaiming_normal_(w, mode='fan_out', nonlinearity='relu') ...
Hi! We've received your issue and please be patient to get responded. We will arrange ...
Hi, some models such as DenseNet warn because they use nn.init.kaiming_normal etc. If you don't care about the backward compatibility, I can send a PR soon.