在TensorFlow 2.0中,可以使用tf.keras.initializers模块中的GlorotUniform和HeUniform来实现Xavier初始化。例如,可以使用以下代码将一个全连接层的权重进行Xavier-Glorot初始化: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf initializer = tf.keras.initializers.GlorotUniform() model = tf.keras.models.Sequential([ tf.ke...
2.11 tf.contrib.layers.xavier_initializer() 1. 简介 1.1 变量初始化简介 变量初始化主要用于NN中权重weight以及偏置bias的初始化操作。初始化方式会很大程度上影响到训练效果,因此也是NN中研究和应用中的重要方面。 1.2 初始化器类型 TensorFlow提供了多种变量Variable的初始化器,包括: zeros_initializer ones_initial...
xavier_initializer(seed=2)) ## employ batch norm here bn2 = tf.layers.batch_normalization(x2, training=True) ## leak relu relu2 = tf.maximum(alpha * bn2, bn2) drop2 = tf.nn.dropout(relu2, keep_prob=keep_prob) # 7 * 7 * 256 # Layer3 x3 = tf.layers.conv2d(drop2, 512,...
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,这样就避免了所有输出值都趋向于0. fromtensorflow.contrib.layersimportxavier_initializer pytorch PyTorch 中参数的默认初始化在各个层的reset_paramet...
tensorflow xaiver初始化 这个很简单,封装好的,直接调用tf.contrib.layers.xavier_initializer()就可以。 # Xavier initialization on tensorflowW = tf.get_variable("W", shape=[784,256], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
在Keras 中使用 Xavier 初始化(也称为 Glorot 初始化)非常简单。你只需要在创建层时设置 `kernel_initializer` 参数即可。对于 Xavier 初始化,你可以使用 `'glorot_uniform'` 或 `'glorot_normal'`,前者是从均匀分布中抽取权重,后者是从正态分布中抽取权重。
初始化器类型丰富，涵盖从uniform_unit_scaling_initializer到tf.contrib.layers.xavier_initializer()等。初始化器有多种选择，如全0常量初始化器(tf.zeros_initializer)、全1常量初始化器(tf.ones_initializer)和常量初始化器(tf.constant_initializer)。另外，还有随机分布初始化器，包括均匀分布初始化器(...
xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 返回执行权重“Xavier”初始化的初始值设定项。 此函数实现权重初始化: Xavier Glorot and Yoshua Bengio (2010):Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. International conference on artificial intelligence and ...
也称之为Xavier uniform initializer,由一个均匀分布(uniform distribution)来初始化数据。 假设均匀分布的区间是[-limit, limit],则 limit=sqrt(6 / (fan_in + fan_out)) 其中的fan_in和fan_out分别表示输入单元的结点数和输出单元的结点数。 9、glorot_normal_initializer() ...
uniform_unit_scaling_initializer，针对深度网络，保持输入方差的恒定，以防止梯度爆炸或消失。variance_scaling_initializer，与uniform_unit_scaling_initializer类似，根据权重张量形状动态调整。如Glorot_uniform_initializer和Glorot_normal_initializer，基于“Xavier”方法，分别采用均匀分布和正态分布，根据输入和...