TensorFlow中变量的作用主要是用来保存和更新神经网络中的参数，TensorFlow提供了tf.Variable函数来创建和初始化变量。TensorFlow提供了许多的随机生成函数和常数生成函数来初始化变量。一、随机生成函数1、tf.random_normal函数，随机参数分布使用的是正态分布，主要参数包括平均值、标准差、取值类型import tensorflow as tf
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1.共享变量用途在构建模型时，需要使用tf.Variable来创建一个变量（也可以理解成节点）。当两个模型一起训练时，一个模型需要使用其他模型创建的变量，比如，对抗网络中的生成器和判别器。如果使用tf.Variable，将会生成一个新的变量，而我们需要使用原来的那个变量。这时就是通过引入get_Variable方法，实现共享变量来解决这个问题。这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重。2.使用g
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2024-05-28 10:11:25
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第一步：安装nni的安装通过pip命令就可以安装了。并且提供了example供参考学习。系统配置要求：tensorflow，python >= 3.5# 安装nni
python3 -m pip install --upgrade nni
# 示例程序，用于学习
git clone https://github.com/Microsoft/nni.git
# 如果想运行
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2024-10-14 14:16:59
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文章目录1、最简单2、virtual env3、云端配置3.1 原因3.2 主流云环境3.3 说明 1、最简单最简单的TensorFlow环境配置方式，没有之一，那就是在win环境安装Anaconda ，利用Anaconda 自带的Anaconda Navigator安装TensorFlow，如下图所示： 这里还可以根据开发者需求更改TensorFlow的版本： 在安装好TensorFlow之后，
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2024-04-18 10:43:41
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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
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
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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
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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
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2018-08-10 12:57:00
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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
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2024-05-22 10:19:20
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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
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2024-04-16 14:56:15
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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。
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2024-05-08 21:12:40
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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
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2024-04-12 11:56:00
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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
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2024-05-24 22:09:22
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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
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2023-12-13 13:41:13
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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
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2024-05-25 14:27:20
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我们定义的网络如下所示VGG( (features): Sequential( (conv0): Conv2d(3, 64, ke
原创
2023-04-07 10:36:25
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目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率Learning Rate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg 的具体使用规则初始化器配置汇总 本文基于 MMDetection官方文档，对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。 模型微调在 COCO 数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。 微调超参数与默认的训练策略不同。它通
C++中rand()函数可以用来产生随机数，但是是属于伪随机数。rand()函数用法： 在使用rand()函数的时候，首先需要包含头文件#include<stdlib.h>，用法是int rand(void)，产生的随机数范围是0~65536，类型为unsigned int，不能超过范围。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。 随机数生成器总是以相同的种子开始，所以
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2024-09-20 21:50:10
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这篇文章将初始化深度神经网络的权重的重要性。我们将从一个朴素的初始化方案开始，并着手解决它的问题，例如梯度消失/爆炸，以（重新）发现两种流行的初始化方案：Xavier / Glorot和He。我假定你了解一些关键概念（激活函数和梯度），我在第一篇里介绍了这些概念。本文中的示意图由我自己编写的DeepReplay生成，它的Gi
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2024-10-30 19:23:14
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# PyTorch 权重初始化
在深度学习中，权重初始化是模型训练的重要一步。好的权重初始化可以加速模型收敛，提高模型的性能和稳定性。PyTorch是一种流行的深度学习框架，提供了多种权重初始化方法以满足不同任务的需求。本文将介绍PyTorch中常用的权重初始化方法，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要权重初始化？
在深度学习中，模型的权重是模型的核心参数之一。权重的初始化必须合理，否则
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2023-08-30 04:10:37
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