对于小型网络,默认初始化通常已足够。 对于深度学习模型,建议使用例如Xavier或He初始化等更为合理的策略,这些策略均已在PyTorch中实现,适用于特定激活函数。 使用可重复的随机种子以确保实验的可复现性。 例如,要使用Xavier初始化,可以按如下方式实现: defxavier_initialization(layer):ifisinstance(layer,nn.Linear):nn...
xavier初始化方法中服从均匀分布U(−a,a) ,分布的参数a = gain * sqrt(6/fan_in+fan_out), 这里有一个gain,增益的大小是依据激活函数类型来设定 eg:nn.init.xavier_uniform_(w, gain=nn.init.calculate_gain('relu')) PS:上述初始化方法,也称为Glorot initialization 2. Xavier正态分布 torch.nn.ini...
Xavier初始化(Xavier Initialization):也称为Glorot初始化,它是一种针对全连接层的参数初始化方法。它根据前一层和后一层神经元的数量来计算权重的初始范围。具体而言,根据梯度的传播和信号的稳定性考虑,Xavier初始化将权重初始化为均匀分布或高斯分布中的较小随机值。它有助于保持输入信号和梯度的方差在不同层之间大...
30%25%20%15%10%权重初始化方法占比Kaiming InitializationXavier InitializationUniform InitializationNormal InitializationConstant Initialization Kaiming Initialization:适合ReLU等非线性激活函数。 Xavier Initialization:适合Sigmoid和Tanh激活函数。 Uniform/Normal Initialization:适用性广泛,但要小心梯度问题。 Constant Initial...
Xavier初始化是一种广泛使用的参数初始化方法,适用于使用双曲正切(tanh)或S型(sigmoid)激活函数的神经网络。它的目标是使每个神经元的输出具有相同的方差。对于具有n个输入和m个输出的全连接层,Xavier初始化将参数从均值为0的高斯分布中随机采样,并使用方差𝜎^2 = 1/(n+m)进行缩放。对于具有ReLU激活函...
Xavier Initialization: 基本思想是维持输入和输出的方差一致,避免了所有的输出值都为0, 使用于任何激活函数 # Xavier 均匀分布:torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain = 1), 服从均匀分布U(-a, a),# 分布参数a=gain * sqrt(6 / (fan_in + fan_out)), gain的大小由激活函数的类型来决定。# 其...
对于Xavier初始化方式,pytorch提供了uniform和normal两种: 5. kaiming (He initialization) 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。 该方法基于He initialization,其简单的思想是: 在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一半为0,所以,要保持方差不...
常用初始化方法有Gaussain initialization, Xavier initialization, Kaiming(MSRA) initialization 。pytorch的torch.nn.init模块中包含了常用的初始化函数。 Gaussian initialization: 采用高斯分布初始化权重参数 nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) 能实现不同均值和标准差的高斯分布 ...
xavier分布解析:https://prateekvjoshi.com/2016/03/29/understanding-xavier-initialization-in-deep-neural-networks/ 假设使用的是sigmoid函数。当权重值(值指的是绝对值)过小,输入值每经过网络层,方差都会减少,每一层的加权和很小,在sigmoid函数0附件的区域相当于线性函数,失去了DNN的非线性性。 当权重的值过大...
torch.nn.init.xavier_uniform(conv1.weight) 或者,您可以通过写入conv1.weight.data(即torch.Tensor)来修改参数。例子: conv1.weight.data.fill_(0.01) 这同样适用于偏见: conv1.bias.data.fill_(0.01) nn.Sequential或自定义nn.Module 将初始化函数传递给torch.nn.Module.apply。它将递归地初始化整个nn.Modu...