对于一个神经元来说，需要初始化的参数有两类：一类是权重W，还有一类是偏置b，虽然偏置b的初始化为可以使用0或者随机书代替，但是权重的初始化会对模型的训练有重要影响。 文章目录tensorflow 权重初始化方法常见的初始化方法BN 初始化总结 权重的初始化最好不要用零或随机数初始化权重，因为如果初始权重太小，则信号在穿过每一层时会收缩，会导致小而无用。如果初始权重太大，则信号在穿过每一层时会不断
转载
2024-04-16 14:56:15
291阅读
本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。对于上采样+卷积操作，就是一个最近邻或者双线插值上采样到想要的feature map 空间大小再接一层卷积。但是对于反卷积，相信有不少炼丹
# 神经网络初始化权重 Xavier
神经网络是一种由神经元组成的复杂网络结构，通过学习和调整网络中的权重参数来实现对输入数据的处理和预测。初始化权重是神经网络训练中的一个重要环节，它会直接影响神经网络的收敛速度和性能。Xavier初始化是一种经过优化的权重初始化方法，旨在解决神经网络训练过程中梯度爆炸或梯度消失的问题。
## Xavier初始化方法原理
Xavier初始化方法的原理是根据每
原创
2024-03-24 04:48:38
88阅读
1.权重初始化的重要性神经网络的训练过程中的参数学习时基于梯度下降算法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每个参数赋予一个初始值。这个初始值的选取十分重要。在神经网络的训练中如果将权重全部初始化为0，则第一遍前向传播过程中，所有隐藏层神经元的激活函数值都相同，导致深层神经元可有可无，这一现象称为对称权重现象。为了打破这个平衡，比较好的方法是对每层的权重都进行随机初始化，这样使得不同层的神经元之
转载
2023-08-22 12:59:54
113阅读
Xavier初始化指的是在深度学习模型训练过程中，如何初始化神经网络的权重。Xavier初始化（也称为Glorot初始化）是由Xavier Glorot和Yoshua Bengio提出的，用于解决深层神经网络中梯度消失或爆炸的问题。它的核心思想是通过设置合理的初始权重，使得信号在网络的正向传播和反向传播过程中保持稳定。Xavier初始化的原理Xavier初始化的权重分布是根据输入和输出节点的数量来
原创
精选
2024-10-16 08:37:25
782阅读
在深度学习领域，初始化权重是一个关键的步骤。特别是在PyTorch中，Xavier初始化因其对模型收敛性的积极影响而备受欢迎。本文将详细介绍如何解决“PyTorch的Xavier初始化”问题，包括相关环境的准备、分步指导、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
在我们开始之前，确保你已经设置好你的编程环境，下面是相关的环境准备工作。
## 环境准备
为了顺利进行配置和测试，我们需要安装一
目录前向传播与反向传播回顾梯度消失与梯度爆炸激活函数的影响权重矩阵的影响不良初始化参考前向传播与反向传播回顾神经网络的训练过程可以简化成以下步骤，输入预处理（feature scaling等）初始化网络weight和bias前向传播，得到网络输出计算损失函数，得到当前损失反向传播，根据链式法则，逐层回传得到损失函数对当前参数的偏导，根据梯度下降算法对当前参数进行更新重复步骤3 4 5，直到损失不再
除了标准正态分布（即使用np.random.randn或类似函数）来初始化神经网络的权重外，还有其他多种初始化权重的方式。这些方式的选择通常取决于网络的具体架构、激活函数以及希望避免的问题（如梯度消失或梯度爆炸）。以下是一些常见的权重初始化方法：全零初始化（Zero Initialization）：将权重初始化为零。然而，这种方法通常不被推荐，因为它会导致所有神经元在训练过程中都计算相同的输出，从
原创
2024-08-07 16:34:07
78阅读
出现梯度爆炸时候考虑是权重初始化过大的原因权值初始化的方法主要有：常量初始化（constant）、高斯分布初始化（gaussian）、positive_unitball初始化、均匀分布初始化（uniform）、xavier初始化、msra初始化、双线性初始化（bilinear）常量初始化(constant) 把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是
原创
2023-03-08 02:11:09
255阅读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110150目录梯度爆炸和梯度消失的原因一、 常数初始化(constant)二、随机分布初始化三、 xavier 初始化四、He初始化Xavier初始化和He初始化推导Xavier初始化推导He初始化推导梯度爆炸和梯度消失的原因深层网络需要一个优良的权重初始化方案，目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险。先解释下梯度爆炸和梯度
转载
2024-05-22 10:19:20
248阅读
1.全0初始化或者同一层的初始化为同一个值。 这样的初始化导致前向传播得到相同的值，反向传播也得到相同的梯度，这样就失去了神经元的不对称性 2. 3.xavier初始化 首先明确均匀分布：数学期望：E(x)=(a+b)/2 方差：D(x)=(b-a)²/12 https://zhuanlan.zhi
转载
2018-08-10 12:57:00
181阅读
神经网络中的几种权重初始化方法在深度学习中，对神经网络的权重进行初始化（weight initialization）对模型的收敛速度和性能的提升有着重要的影响。在神经网络在计算过程中需要对权重参数w不断的迭代更新，已达到较好的性能效果。但在训练的过程中，会遇到梯度消失和梯度爆炸等现象。因此，一个好的初始化权重能够对这两个问题有很好的帮助，并且，初始化权重能够有利于模型性能的提升，以及增快收敛速度。
转载
2024-05-08 21:12:40
143阅读
“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等。基于这个目标，现在我们就去推导一下：
转载
2022-05-17 20:17:57
2233阅读
# Xavier模型参数初始化的实现方法
## 导语
在深度学习中，模型参数的初始化非常重要，良好的初始化能够帮助模型更快地收敛，并提高模型的准确性。本文将介绍如何使用PyTorch实现Xavier模型参数初始化方法，并指导刚入行的小白逐步完成这个任务。
## 整体流程
下面是使用PyTorch实现Xavier模型参数初始化的步骤和代码示例：
```markdown
```mermaid
原创
2023-09-02 03:57:43
563阅读
经常看到深度学习参数初始化都是使用随机初始化，但是最近看了一篇文章Spectral Normalization中对于GAN判别器没有使用BN，BN其实弱化了参数初始化的作用，但是我们一旦不使用了BN,使用传统的随机初始化容易出现梯度消失的问题，因此决定尝试一些其他的参数初始化方法。 神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个
转载
2024-04-12 11:56:00
58阅读
什么样的初始化是好的？ 正向传播时，状态值的方差保持不变；反向传播时，关于激活值的梯度的方差保持不变的好处是什么？防止出现极端值导致梯度消失或梯度爆炸 1. 把权重初始化为0从DNN的反向传播推导中，可以看到，当前层参数的梯度有后面一层权重的乘子项，也就是说权重初始化为0，会使梯度为0，权重得不到更新 2. 把权重初始化为小的随机数如从均值为0，标准差是1
转载
2024-05-24 22:09:22
70阅读
文章目录两种初始化方法的Paper1. 为什么需要权重初始化？2. Xavier 初始化3. He 初始化4. PyTorch 提供的 10 种权重初始化方法4.1 Xavier均匀分布4.2 Xavier标准正态分布4.3 Kaiming均匀分布4.4 Kaiming标准正态分布4.5 均匀分布4.6 正态分布4.7 常数分布4.8 单位矩阵初始化4.9 正交矩阵初始化4.10 稀疏矩阵初始化
转载
2023-12-13 13:41:13
0阅读
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
原创
2024-04-11 14:39:52
545阅读
作业方法，其中的随机性主要集中在随机初始化参数上，如果再问一个为什么，为什么我们要随机初始化参数呢？答案可能是因为梯度下降...
原创
精选
2023-04-30 21:08:18
502阅读
1.权值初始化 网络模型搭建完成之后，对网络中的权重进行合适的初始化（可以说是赋初值，这样网络才能运行，梯度才能更新）是非常重要的一个步骤， 初始化好了，比如正好初始化到模型的最优解附近，那么模型训练起来速度也会非常的快， 但如果初始化不好，离最优解很远，那么模型就需要更多次迭代，有时候还会引发梯度消失和爆炸现象， 所以正确的权值初始化还是非常重要的。 文章目录1.权值初始化2.为什么需要合理的
转载
2024-05-25 14:27:20
62阅读
