具体来说，PyTorch 会使用 Kaiming 初始化方法（Kaiming normal initialization）对线性层的权重进行初始化...
代码如下:nn.init.normal_(m.weight.data, std=np.sqrt(2 / self.neural_num)),或者使用 PyTorch 提供的初始化方法:nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data)。 常用初始化方法 PyTorch 中提供了 10 中初始化方法 Xavier 均匀分布 Xavier 正态分布 Kaiming 均匀分布 Kaiming 正态分布 均匀分布 正态分布 常数...
# torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu') for m in net.modules(): if isinstance(m,torch.nn.Conv2d): torch.nn.kaiming_normal_(m.weight, mode = 'fan_in') Orthogonal Initialization正交初始化: 主要是解决神经网络中出现的梯度消失和梯度爆炸等...
torch.nn.init.xavier_normal_(tensor,gain=1.0) 复制代码 1. 2. xavier 初始化方法中服从正态分布,mean=0,std = gain * sqrt(2/fan_in + fan_out) 1.11 kaiming初始化 kaiming 初始化方法,论文在《 Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification 》,公式推...
torch.nn.init.xavier_normal_(tensor,gain=1.0)复制代码 xavier 初始化方法中服从正态分布,mean=0,std = gain * sqrt(2/fan_in + fan_out) 1.11 kaiming初始化 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“...
1.3 Kaiming初始化 针对上述的问题,何恺明等大佬就提出了针对ReLU这种非饱和函数的Kaming初始化方法 。 nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode=‘fan_in’, nonlinearity=‘leaky_relu’) 具体代码如下: def initialize(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Linear):#Pytorch提供的初始化...
代码如下:nn.init.normal_(m.weight.data, std=np.sqrt(2 / self.neural_num)),或者使用 PyTorch 提供的初始化方法:nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data)。 常用初始化方法 PyTorch 中提供了 10 中初始化方法 Xavier 均匀分布 Xavier 正态分布 ...
self.weight_init() # 参数初始化 def weight_init(self, mode='normal'):ifmode =='kaiming': initializer=kaiming_init elif mode=='normal': initializer=normal_initforblockinself._modules:forminself._modules[block]: initializer(m) def forward(self, z):returnself.net(z).squeeze() ...
(2)kaiming正态分布 torch.nn.init.kaiming_normal_ (tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu') 1 2 使用正态分布N(0,std) \mathcal{N}(0,std)N(0,std) std=2(1+a2)×fan_in−−−−−−−−−−√ std=\sqrt{\frac{2}{(1+a^{2})\times fan\_in}}...
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...