参数初始化是指在模型训练开始前,为模型的权重和偏置等参数赋予初始值的过程。这些初始值将作为模型学习的起点,对模型的训练效果和收敛速度有着重要影响。 二、常用方法 PyTorch提供了多种参数初始化方法,这些方法主要包含在torch.nn.init模块中。以下是一些常用的初始化方法: 均匀分布初始化 (torch.nn.init.uniform...
参数: tensor - 需要初始化的张量 gain - 可选的放缩因子 例子: w = torch.arange(10).view(2,-1).type(torch.float32)torch.nn.init.xavier_normal_(w)"""tensor([[-0.3139, -0.3557, 0.1285, -0.9556, 0.3255],[-0.6212, 0.3405, -0.4150, -1.3227, -0.0069]])""" ...
Adagrad 的想法非常简答,在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候,我们需要计算所有参数的梯度,那么其想法就是对于每个参数,初始化一个变量 s 为 0,然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上,然后在更新这个参数的时候,学习率就变为 自己定义adagrad函数: def sgd_adagrad(parameters, sqrs,...
kaiming初始化方法,论文在《 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》,公式推导同样从“方差一致性”出法,kaiming是针对xavier初始化方法在relu这一类激活函数表现不佳而提出的改进,详细可以参看论文。 """ 根据Glorot, X.和Bengio, Y. 于2010年在“Understanding...
在PyTorch中, 有默认的参数初始化方式。 因此, 当我们定义好网络模型之后,可以不对模型进行显式的参数初始化操作。 自定义的参数初始化方式: self.weight1 =torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(1), requires_grad = True) self.weight1.data.fill_(0.1) ...
Xavier初始化是一种常用的参数初始化方法,适用于使用sigmoid或tanh函数作为激活函数的情况。Xavier初始化根据激活函数的输入和输出的数量来缩放权重的初始化范围,以保持输入和输出的方差相等。通过保持方差不变,Xavier初始化可以有效地避免梯度消失或梯度爆炸的问题。在PyTorch中,可以使用torch.nn.init.xavier_normal_或torc...
随机初始化方法的优点 随机初始化方法的缺点 四、Xavier初始化方法 核心设计思想解释 Pytorch中实现范例 五、He初始化方法 适应ReLU激活函数性质的解释 Pytorch中实现范例 六、建议和展望 使用建议 未来展望 干货预览: 参数矩阵W全为0或为相同的值,会带来什么后果? 模型训练中的对称性问题是什么,如何理解? 参数矩阵...
简介:使用Pytorch进行参数初始化教程,重点是Xavier 深度学习模型参数初始化是指在训练深度神经网络时,对网络的权重和偏置进行初始化的过程。合适的参数初始化可以加速模型的收敛,并提高模型的性能。 ✨ 1 基本介绍 在深度学习中,常用的参数初始化方法有以下几种: ...
pytorch 参数初始化 利用pytorch 定义自己的网络模型时,需要继承toch.nn.Module 基类。 基类中有parameters()、modules()、children()等方法 import torch import torch.nnasnnclassmyModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(myModel, self).__init__()...
pytorch 设置模型参数初始化方法 pytorch自带模型,本来是只用Tenorflow的,但是因为TF有些Numpy特性并不支持,比如对数组使用列表进行切片,所以只能转战Pytorch了(pytorch是支持的)。还好Pytorch比较容易上手,几乎完美复制了Numpy的特性(但还有一些特性不支持),怪不得热