三、随机初始化方法 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...
模块 torch.nn命名空间提供了建立自己的神经网络需要的所有构建 。pytorch中的每个模块都是 nn.Module 的子类。神经网络是一个是由其他模块(层)组成的模块。 这种嵌套结构允许轻松构建和管理复杂的架构。 在接下来的部分中,将构建一个神经网络来对 FashionMNIST 数据集中的图像进行分类。 1、导入训练神经网络所需要的...
把w初始化为0 对w随机初始化 Xavier initialization He initialization 把w初始化为0: 缺点: 因为如果把w初始化为0,那么每一层的神经元学到的东西都是一样的(输出是一样的)。 在梯度回传阶段,同一层内的所有神经元都是相同的,这样的话神经网络就没有意义了,相当于每一层只有一个神经元。因为在前项传播时,...
参数初始化 参数初始化需用到torch.nn.init,下面几个函数比较常用,截图摘自PyTorch中文文档。 在神经网络中,模型参数就是weights和bias,weights和bias在PyTorch中是Variable,所以我们只需取出weights的data属性,并填充数值就可以了。比如对卷积层进行参数初始化: 1forminnet.modules():2ifisinstance(m, nn.Conv2d):3...
在神经网络中,模型参数就是weights和bias,weights和bias在PyTorch中是Variable,所以我们只需取出weights的data属性,并填充数值就可以了。比如对卷积层进行参数初始化: 1forminnet.modules():2ifisinstance(m, nn.Conv2d):3nn.init.normal(m.weight.data)4#nn.init.xavier_normal(m.weight.data)5#nn.init.kaimin...
对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解 函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) AI代码助手复制代码 提供了对非线性函数增益值的计算。 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。 fan_in和fan_out
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...
PyTorch作为一个深度学习库,卷积神经网络是其中一个最为基础的模块,卷积神经网络中所有层结构都可以通过nn这个包调用,下面具体介绍如何调用每种层结构,以及每个函数中的参数。 1. 卷积层 nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)就是PyTorch中...
pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 代码语言:javascript 复制 torch.nn.init.kaiming_uniform_ (tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu') 使用均匀分布U(−bound,bound) bound =√6(1+a2)× fan_in 2也被称为 He initialization。 a – the negative...
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...