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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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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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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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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数据预处理：一般用0均值化数据，若所有输入都是正的，则得到权重上的梯度也都是正的，会得到次最优的优化梯度通过标准差来归一化 初始化权重：如果以0（或相同的值）为所有权重的初始值，会导致所有的神经元将做同样的事，每个神经元将在输入数据上有相同的操作输出相同的值，得到相同的梯度，参数更新也相同，得到完全相同的神经元，学习到的知识也完全相同 方案一：用很小的随机初始值作为
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2024-04-07 10:19:38
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# PyTorch 权重初始化方法
在使用深度学习模型进行训练时，正确的权重初始化方法可以对模型的性能产生重要的影响。PyTorch 提供了多种权重初始化方法，可以根据不同的需求进行选择。本文将介绍一些常用的权重初始化方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 随机初始化
随机初始化是最简单和最常用的权重初始化方法之一。在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn.init` 模块来进
原创
2023-08-01 02:43:30
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因为梯度是指数级变化的，所以深度神经网络很容易出现梯度消失或者梯度爆炸的问题。针对这个问题的很有效的方法是更加谨慎地选择随机初始化参数。 主要讨论四种权重初始化方法：把w初始化为0、对w随机初始化、Xavier initialization、He initialization（在ReLu网络中最常用）。把
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2024-01-27 19:56:23
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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
前面学习了搭建网络模型的各个层级与结构，想要训练得到1个良好的网络模型，正确的权值初始化方法可以加快模型的收敛，相反，不恰当的权值初始化可能导致梯度爆炸或消失，最终导致模型无法训练。因此，本节主要从3方面来分析了解权值初始化：（1）分析不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与爆炸的？（2）学习常用的Xavier与Kaiming权值初始化方法；（3）学习Pytorch中10种权值初始化方法。梯度爆炸和
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2024-03-06 22:52:18
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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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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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本文截取自一个github上千星的火爆教程——《PyTorch 模型训练实用教程》，教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等，本文为作者整理的学习笔记（四），pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。后续会继续更新这个系列，欢迎关注。项目代码：https://github.com/tensor-yu/
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2024-04-24 21:06:40
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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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# 深度学习权重初始化方法
在深度学习的过程中，权重初始化是一个重要的步骤。正确的权重初始化有助于加速收敛，提高训练效率，减少训练过程中的不稳定性。本文将详细讨论几种常见的深度学习权重初始化方法，并通过代码示例进行说明。
## 为什么需要权重初始化
在深度学习中，神经网络的表现高度依赖于其权重值的设置。如果权重初始化得不合理，可能会导致以下问题：
- **梯度消失或梯度爆炸**：如果权重值
我们知道，神经网络的训练大体可以分为下面几步：初始化 weights 和 biases前向传播，用 input X, weights W ，biases b, 计算每一层的 Z 和 A，最后一层用 sigmoid, softmax 或 linear function 等作用 A 得到预测值 Y计算损失，衡量预测值与实际值之间的差距反向传播，来计算损失函数对 W, b 的梯度 dW ，db，
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2021-12-31 16:28:47
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卷积层高斯初始化 从均值为0，方差为1的高斯分布中采样，作为初始权值。PyTorch中的相关函数如下：torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1)kaiming高斯初始化 由FAIR的大牛Kaiming He提出来的卷积层权值初始化方法，目的是使得每一卷积层的输出的方差都为1，具体数学推导可以参考论文[1]. 权值的初始化方法如下： Wl~N(0,2(1
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2024-05-07 20:32:13
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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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目录权重初始化最佳实践期望与方差的相关性质全连接层方差分析tanh下的初始化方法Lecun 1998Xavier 2010ReLU/PReLU下的初始化方法He 2015 for ReLUHe 2015 for PReLUcaffe中的实现小结参考权重初始化最佳实践书接上回，全0、常数、过大、过小的权重初始化都是不好的，那我们需要什么样的初始化？因为对权重\(w\)的大小和正负缺乏先验，所以应初始
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2024-08-22 10:40:28
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在深度学习中，权重的初始值非常重要，权重初始化方法甚至关系到模型能否收敛。本文主要介绍两种权重初始化方法。为什么需要随机初始值我们知道，神经网络一般在初始化权重时都是采用随机值。如果不用随机值，全部设成一样的值会发生什么呢？极端情况，假设全部设成0。显然，如果某层的权重全部初始化为0，类似该层的神经元全部被丢弃(dropout)了，就不会有信息传播到下一层。如果全部设成同样的非零值，那么在反向传播
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2024-03-12 17:15:56
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