深度学习模型中的权重初始化对模型的训练效果有很大的影响,对预训练模型的研究就是为了在大模型上先训练出较好的权重,然后再放到不同的小任务上微调。 对于不加载预训练的模型,仍然可以通过定义模型权重初始化的方式来使得模型获得较好的效果,以下介绍不同的权重初始化
随机初始化(Random Initialization):将参数初始化为随机值。这是一种常用的初始化方法,可以帮助模型更好地学习数据的特征。在PyTorch中,可以使用torch.nn.init模块中的函数来进行随机初始化,如torch.nn.init.xavier_uniform_()、torch.nn.init.kaiming_uniform_()等。 高斯初始化(Gaussian Initialization):将参数初始...
5.初始化为全 0 torch.nn.init.zeros_(tensor) 解释: Fills the input Tensor with the scalar value 0. 参数: tensor – an n-dimensionaltorch.Tensor 例子: w = torch.empty(2,2)print('before init w = \n',w)torch.nn.init.zeros_(w)print('after init w = \n',w) ...
1. 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱,究其原因之一是神经网络的便利性,使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可,搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸,输入输出通道数,卷积方式等等。 我们使用惯了自带的参数后,当我们要自定义卷积核参数时,突然有种无从下手的感觉,哈哈...
在训练神经网络的过程中,改变嵌入层是一种常见的优化策略。嵌入层是神经网络中的一种特殊层,用于将离散的输入数据(如文本、类别等)映射到连续的低维向量空间中。改变嵌入层可以通过调整嵌入向量的维度、初始化方式、正则化等手段来优化神经网络的性能。 改变嵌入层的优势在于: 提升模型性能:通过调整嵌入向量...
在PyTorch中,重置随机初始化是指重新初始化神经网络模型的参数,以便重新开始训练或进行新的实验。这通常是在模型性能不佳或需要重新训练时使用的一种技术。 重置随机初始化的方法有多种,以下是其中几种常用的方法: 零初始化(Zero Initialization):将所有参数初始化为零。这种方法简单快捷,但可能会导致模型无法学习,因...
在训练神经网络的过程中,改变嵌入层是一种常见的优化策略。嵌入层是神经网络中的一种特殊层,用于将离散的输入数据(如文本、类别等)映射到连续的低维向量空间中。改变嵌入层可以通过调整嵌入向量的维度、初始化方式、正则化等手段来优化神经网络的性能。
在训练神经网络的过程中,改变嵌入层是一种常见的优化策略。嵌入层是神经网络中的一种特殊层,用于将离散的输入数据(如文本、类别等)映射到连续的低维向量空间中。改变嵌入层可以通过调整嵌入向量的维度、初始化方...