Kaiming初始化,也称为He初始化,是由Kaiming He等人在2015年提出的一种权重初始化方法。它特别适用于具有ReLU激活函数的深度神经网络,目的是解决在训练深层网络时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。 2. Kaiming初始化的作用和好处 防止梯度消失或梯度爆炸:通过精心设计的初始化方法,Kaiming初始化确保网络在训练初期能够保持良...
所以需要重新推导其参数初始化过程。就是Kaiming初始化方法。 二、原理 要求正向传播时候数据流经每一层前后的方差一致,并且反向传播时候数据流经每一层,该层梯度前后方差一致。当进行正向传播,数据流至某一层时,该层神经元接收到的数据可以通过如下方法算得: zj=∑i=1nwixi 其中zj 表示第 j 层神经元接收到的...
Kaiming初始化是由何凯明等人在2015年提出的一种方法。它的核心思想是,通过调整权重的初始值来保持深层网络中激活值的方差一致。这样做可以防止梯度消失或爆炸,从而使得网络更容易训练。具体来说,Kaiming初始化会根据每个神经元的输入节点数量来调整权重的初始值。如果一个神经元有n个输入节点,那么它的权重会被初始化为...
self).__init__()self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 3)print('random init:', self.conv1.weight)'''kaiming 初始化方法中服从均匀分布 U～(-bound, bound), bound = sqrt(6/(1+a^2)*fan_in)a 为激活函数的负半轴的斜率,relu 是 0mode- 可选为 fan_in 或 fan_out, fan_in 使正向...
深度学习参数初始化系列: (一)Xavier初始化 含代码 (二)Kaiming初始化 含代码 一、介绍 Kaiming初始化论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.01852 Xavier初始化在ReLU层表现不好,主要原因是relu层会将负数映射到0,影响整体方差。而且Xavier初始化方法适用的激活函数有限:要求关于0对称;线性。而ReLU激活函数并不满足...
以下是几种常见的 Kaiming 初始化方法: 1.全零初始化:将模型的所有参数都初始化为零。虽然这种方法很简单,但对于深层网络而言,容易导致梯度消失问题。 2.随机初始化:将模型的参数使用均匀分布或高斯分布进行随机初始化。这种方法可以缓解梯度消失问题,但不易控制参数的范围和分布。 3.Xavier 初始化:在全连接层中常...
下面是kaiming初始化均匀分布的计算. 为啥还有个均匀分布? 权重初始化推导的只是一个方差, 并没有限定是正态分布, 均匀分布也是有方差的, 并且均值为0的时候, 可以通过方差算出均匀分布的最小值和最大值. def kaiming_uniform_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu'): fan = _calculate...
Kaiming初始化的发明人kaiming he,在Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification论文中提出了针对relu的kaiming初始化。 因为relu会抛弃掉小于0的值,对于一个均值为0的data来说,这就相当于砍掉了一半的值,这样一来,均值就会变大,前面Xavier初始化公式中E(x)=mean=...
Kaiming初始化 从概念上讲,当使用关于0对称且在[-1,1]内部有输出(如softsign和tanh)的激活函数时,我们希望每个层的激活输出的平均值为0,平均标准偏差为1,这是有意义的。这正是我们自己开发的方法和Xavier所支持的。 但是如果我们使用ReLU激活函数呢?以同样的方式缩放随机初始权重值是否仍然有意义?
2. kaiming初始化 2.1 符号约定 2.2 公式推导 前向传播情况 后向传播情况 两个约束条件的关系 2.3 推广到PReLU 前向传播情况 后向传播情况 2.4 具体实现 2.5 CNN的情况 前向过程 后向过程 两个约束条件的关系 参考文献 公号同步,欢迎关注:AI推公式个人博客,欢迎访问:CastellanZhang's blog CastellanZhang:深度...