因此在PyTorch中,Kaiming Init如下所示。 修正初始化 Fixup是Zhang等人提出的初始化方法。他们的观察结果是,在2019年,Kaiming初始化和其他标准初始化对于带有残差分支的网络(即AKA残差网络)效果不佳。他们发现标准初始化的残差网络仅适用于BatchNorm。 让我们看看为什么Kaiming Init在残留网络上不起作用。考虑下图所示的...
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() def kaiming...
He Initialization适用于使用ReLU、Leaky ReLU这样的非线性激活函数的网络。因为,在CV领域,Relu激活函数是经常被使用的,因此,Kaiming应该是我们的首选权重初始化策略。 REF: Xavier Glorot参数初始化: 理解训练Deep DNN的难点https://www.cnblogs.com/yifanrensheng/p/13583219.html...
加速收敛:使用Kaiming初始化,网络可以更快地收敛到最优解,减少了训练时间。 提高模型性能:通过减少训练过程中的不稳定因素,Kaiming初始化有助于提高模型的最终性能。 3. 在PyTorch中实现Kaiming初始化的代码示例 在PyTorch中,你可以使用torch.nn.init.kaiming_normal_或torch.nn.init.kaiming_uniform_函数来实现Kaiming...
Xavier和Kaiming方法 一、Xavier初始化 实验:具有激活函数的权值初始化—引发梯度消失 def forward(self, x): for (i, linear) inenumerate(self.linears): x =linear(x) x = torch.tanh(x) 在forward中,每个linear后进行1个tanh()激活函数print("layer:{}, std:{}".format(i, x.std())) ...
PyTorch 会自动初始化权重。具体来说，PyTorch 会使用 Kaiming 初始化方法（Kaiming normal initialization...
nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data) # nn.init.normal_(m.weight.data, std=np.sqrt(2 / self.neural_num)) 1. 2. 3. 4. 5. 输出结果: 【总结】 权重初始化对于模型的训练至关重要,不好的权重初始化方法会引起输出层的输出值过大过小,从而引发梯度的消失或者爆炸,最终导致模型无法训练。所以如...
nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data) neural_nums = 256 layer_nums = 100 batch_size = 16 net = MLP(neural_nums, layer_nums) # net.initialize() inputs = torch.randn((batch_size, neural_nums)) # normal: mean=0, std=1 output = net(inputs) ...
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...
kaiming分布 Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 torch.nn.init.kaiming_uniform_ (tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu') ...