Xavier初始化也称为Glorot初始化,因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另一种初始化方法,他们的思想就是尽可能的让输入和输出服从相同的分布,这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。 因为权重多使用高斯或均匀分布初始化,而两者不会有太大区别,只...
固定值初始化(Fixed Value Initialization): 将所有的权重初始化为一个固定的常数。 这种初始化方法在某些情况下可能有效,但通常不如随机初始化灵活。 例如,将所有权重初始化为零可能会导致网络对称性问题,因此通常不建议使用。 在实践中,通常结合使用不同的技术来初始化网络参数。此外,一些高级的初始化方法...
目录 收起 Xavier Initialization Kaiming Initialization 参数初始化就是这么一个容易被忽视的重要因素,因为不仅使用者对其重要性缺乏概念,而且这些操作都被TF、pytorch这些框架封装了,你可能不知道的是,糟糕的参数初始化是会阻碍复杂非线性系统的训练的。 本文以MNIST手写体数字识别模型为例来演示参数初始化对模型训...
又因为这里|a|=|b|,所以Xavier初始化的实现就是下面的均匀分布: 六、Pytorch实现: import torch# 定义模型 三层卷积 一层全连接class DemoNet(torch.nn.Module):def __init__(self):super(DemoNet, self).__init__()self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 1, 3)print('random init:', self.conv1.wei...
对于Xavier初始化方式,pytorch提供了uniform和normal两种: torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor, gain=1)均匀分布 ~ U(−a,a) 其中, a的计算公式: torch.nn.init.xavier_normal_(tensor, gain=1)正态分布~N(0,std) 其中std的计算公式: 5. kaiming (He initialization) ...
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...
实际上,Kaiming初始化已经被Pytorch用作默认的参数初始化函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch.nn.init as init W1 = torch.zeros(784, nh) b1 = torch.zeros(nh) W2 = torch.zeros(nh, 1) b2 = torch.zeros(1) init.kaiming_normal_(W1, mode='fan_out', nonlin...
Xavier初始化也称为Glorot初始化,因为发明人为XavierGlorot。Xavierinitialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另 深度学习 人工智能 计算机视觉 pytorch python 原创 小殊小殊 2024-04-11 14:39:52 483阅读 忘掉Xavier初始化吧!最强初始化方法ZerO来了 ...
torch.inithttps://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 服从~U(a,b)U(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) 服从~N(mean,std)N(mean, std)N(mean,std) ...
预训练初始化是神经网络初始化的有效方式,在具备预训练模型的情况下,可利用训练好的模型进行微调。现在存在很多预训练模型可以使用,像PyTorch提供了许多预训练模型:ResNet、MobileNet、VGGNet等,都可以通过torchvision.models类进行下载、微调。 固定值初始化