6、tf.variance_scaling_initializer() 可简写为tf.VarianceScaling() 参数为(scale=1.0,mode="fan_in",distribution="normal",seed=None,dtype=dtypes.float32) scale: 缩放尺度(正浮点数) mode: "fan_in", "fan_out", "fan_avg"中的一个,用于计算标准差stddev的值。 distribution:分布类型,"normal"或“...
2.4 tf.random_uniform_initializer 均匀分布初始化器 2.5 tf.random_normal_initializer 正态分布初始化器 2.6 tf.truncated_normal_initializer 截断的正态分布初始化器 2.7 tf.uniform_unit_scaling_initializer 输入方差恒定的初始化器 2.8 tf.variance_scaling_initializer 方差缩放的初始化器 2.9 tf.glorot_uniform...
tf.constant_initializer 可以简写为tf.Constant,初始化为常数,通常偏置项就是用它初始化的。由它衍生出两个初始化方法: tf.zeros_initializer:可以简写为tf.Zeros。 tf.ones_initializer:可以简写为tf.Ones。 在卷积层中,将偏置项b初始化为0,有多种写法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
6、tf.variance_scaling_initializer() 可简写为tf.VarianceScaling() 参数为(scale=1.0,mode="fan_in",distribution="normal",seed=None,dtype=dtypes.float32) scale: 缩放尺度(正浮点数) mode: "fan_in", "fan_out", "fan_avg"中的一个,用于计算标准差stddev的值。 distribution:分布类型,"normal"或“...
如果使用relu激活函数,最好使用He初始化,因为在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一半为0,所有要保持variance不变。 tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer() Xavier初始化 如果激活函数用sigmoid和tanh,最好用xavier初始化器, Xavier初始化的基本思想是保持输入和输出的方差一致,这样就避免了所...
...在Tensorflow中,使用类似于tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer()这样的方法初始化。...总体上讲,方差缩放初始化可以根据每一层输入和输出的数量(TensorFlow中默认使用输入的数量),来调整初始随机权重的方差,从而帮助信号在不需要通过截断或者批量规范化等额外的方法来在网络中传递得更深。...Xavier初始...
sigma=1weight_initializer=tf.variance_scaling_initializer(mode="fan_avg",distribution="uniform",scale=sigma)bias_initializer=tf.zeros_initializer() 请注意,TensorFlow可以为图中的不同向量定义多个初始化函数。但大多数情况下,统一的初始化就足够了。
tf.uniform_unit_scaling_initializer：确保输入方差恒定，适用于深度网络训练。tf.variance_scaling_initializer：具备自适应尺度能力，用于避免网络训练时因方差变化产生的影响。基于泽维尔规则的初始化器：tf.glorot_uniform_initializer：基于泽维尔规则的均匀分布初始化器，致力于保持输入输出方差平衡。tf.glorot...
6、tf.variance_scaling_initializer() 可简写为tf.VarianceScaling() 参数为(scale=1.0,mode="fan_in",distribution="normal",seed=None,dtype=dtypes.float32) scale: 缩放尺度(正浮点数) mode: "fan_in", "fan_out", "fan_avg"中的一个,用于计算标准差stddev的值。
tf.variance_scaling_initializer具备自适应尺度能力，同样用于避免网络训练时因方差变化产生影响。tf.glorot_uniform_initializer和tf.glorot_normal_initializer则是基于泽维尔（Xavier）规则的均匀分布和正态分布初始化器，同样致力于保持输入输出方差平衡。这些初始化器各有特点，针对不同场景提供灵活性和优化...