在这个步骤中,我们实现He初始化。He初始化的公式是从标准正态分布中随机获取初始权重,然后将其乘以sqrt(2/n), 其中n是当前层的输入节点数量。 defhe_init(layer):ifisinstance(layer,nn.Linear):# 判断层的类型init.kaiming_normal_(layer.weight,mode='fan_in',nonlinearity='relu')# 使用He初始化layer.bias...
均匀分布(Uniform):在指定范围内随机初始化权重。 正态分布(Normal):基于高斯分布初始化权重,更适用于激活函数为ReLU的模型。 Xavier/Glorot初始化:保持输入和输出的方差一致,有助于解决梯度消失或爆炸问题。 He初始化:针对ReLU激活函数进行优化,使前向传播和反向传播时信号强度保持不变。 PyTorch实现示例: import tor...
在上述代码中,nn.init.kaiming_normal_()函数用于对网络权重进行He初始化,nn.init.xavier_uniform_()函数用于对网络权重进行Xavier初始化。当我们在实际使用中遇到一些问题时,如无法收敛、训练缓慢等,可能需要检查我们的模型参数是否得到了合适的初始化。特别是当我们使用预训练模型进行迁移学习时,往往需要对新数据集进...
1. Xavier 初始化 2. nn.init 中各种初始化函数 3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 服从~U(a,b) U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) 服...
具体来说,你可以使用`torch.nn.init.xavier_uniform_`或`torch.nn.init.xavier_normal_`函数来初始化权重。这里是一个使用PyTorch实现Xavier初始化的例子: import torch import torch.nn as nn # 定义一个5层的神经网络 class MyNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(MyNetwork, self).__init_...
3. 对模型参数进行He初始化 definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.kaiming_normal_(m.weight)nn.init.zeros_(m.bias)net=Net()net.apply(init_weights) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这一步中,我们定义了一个函数init_weights,用来对模型参数进行He初始化。然后我们创建了一个Net实例net...
由于这个过程相对复杂且耗时,这里不展开详细说明。 总之,Kaiming初始化是一种针对ReLU激活函数优化的权重初始化方法,在PyTorch中通过torch.nn.init.kaiming_uniform_和torch.nn.init.kaiming_normal_函数实现。在构建和训练深度学习模型时,合理应用Kaiming初始化有助于提升模型的训练效率和性能。
Normaliation Layers 归一化层(Normalization Layers)在深度学习中用于对输入数据进行归一化处理,以减少内部协变量移位(Internal Covariate Shift),提高训练速度并改善模型性能。PyTorch 提供了多种归一化层,包括 nn.BatchNorm1d、nn.BatchNorm2d、nn.BatchNorm3d、nn.InstanceNorm1d、nn.InstanceNorm2d、nn.InstanceNorm...
PyTorch肯定会默认初始化权重的，比如nn.init.kaiming_normal_等。一般在深度学习领域中，权重初始化可以...
1. 常见的权值参数初始化方法 以下是一些常用的权重初始化方法: 全零初始化:将所有的权值参数初始化为零。这种方法通常不推荐,因为神经元之间会对称,导致它们学习到相同的特征。 随机初始化:使用均匀分布或正态分布生成随机数来初始化权值,常用的方法有torch.nn.init.uniform_和torch.nn.init.normal_。