# 如何在 PyTorch 中实现 He 初始化
在深度学习中，权重初始化是一个至关重要的步骤，恰当的初始化可以加快模型收敛，并提高最终的性能。He 初始化是一种常用的权重初始化方法，适用于ReLU激活函数。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现He初始化的过程。
## 整体流程
下面是实现He初始化的整体流程概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 06:19:20
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# 实现pytorch的He初始化
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在pytorch中实现He初始化。He初始化是一种常用的权重初始化方法，能够有效地加速神经网络的收敛速度。下面是整个实现流程以及每一步需要做的事情。
## 实现流程
下面是实现He初始化的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义神经网络模型 |
|
原创
2024-03-07 05:42:33
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Batch Normalization¶
前面在数据预处理的时候，我们尽量输入特征不相关且满足一个标准的正态分布，这样模型的表现一般也较好。但是对于很深的网路结构，网路的非线性层会使得输出的结果变得相关，且不再满足一个标准的 N(0, 1) 的分布，甚至输出的中心已经发生了偏移，这对于模型的训练，特别是深层的模型训练非常的困难。所以在 2015 年一篇论文提出了这个方法，批标准化，简而言之，就是对
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2023-10-09 08:32:28
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He初始化，也称为He权重初始化或MSRA初始化，是一种用于深度学习神经网络中的权重初始化方法，特别适用于使用ReLU（Rectified Linear Unit）或其变体作为激活函数的网络。该方法由Kaiming He等人在2015年的论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet C
张量基本操作、卷积池化介绍、简单神经cnn网络搭建和训练示例第一章 pytorch介绍第二章 pytorch中张量的数据类型介绍第三章 pytorch张量的基本操作3.1 创建张量3.2 张量操作3.3 张量索引3.4. 自动求导第四章 PyTorch中卷积、池化、激活函数、全连接层介绍4.1 卷积层4.2 池化层4.3 激活函数4.4 全连接层第五章 pytorch中CNN网络搭建和训练示例
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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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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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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卷积核 He初始化 Python
在深度学习中，“卷积核 He 初始化”是一种用于优化神经网络权重的方法，特别是在使用ReLU激活函数的情况下。本文将详细介绍如何在Python中实现“卷积核 He 初始化”的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及扩展应用。
## 环境准备
首先，我们需要搭建一个适合进行卷积神经网络实验的环境。以下是必要的前置依赖以及硬件资源的评估。
文章目录1、卷积核Constant参数初始化2、卷积核参数随机（random）初始化2.1 随机分布的参数初始化2.2 正态分布的参数初始化3、卷积核参数Xavier初始化3.1 基于Xavier的随机参数初始化和正态分布参数初始化3.2 进阶版的Xavier4、卷积核参数Kaiming初始化4.1 Kaiming初始化与均匀分布、正态分布4.2 Kaiming初始化API（pytorch） 1
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2023-11-10 18:56:07
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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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PyCharm的初始设置（知道）目标² 恢复PyCharm的初始设置² 第一次启动PyCharm² 新建一个PyCharm项目² 设置PyCharm字体显示² PyCharm的升级以及其他01.恢复PyCharm的初始设置PyCharm的配置信息是保存在用户家目录下的.PyCharmxxxx.x目录下的xxxx.x表示当前使用的PyCharm的版本
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2023-11-02 00:20:39
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10. Flatten, Reshape, And Squeeze Explained - Tensors For Deep Learning With PyTorch我们开始用tensor进行简单操作对于tensor的操作主要有四种重塑操作元素操作元素还原操作元素访问操作最后这个len（t.shape）代表知道t的秩先把t.shape变成tensor类，再用prod求tensor 的数量，也就是
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2023-10-03 22:55:46
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PyCharm 的初始设置（知道）目标恢复 PyCharm 的初始设置第一次启动 PyCharm新建一个 Python 项目设置 PyCharm 的字体显示PyCharm 的升级以及其他PyCharm 的官方网站地址是：https://www.jetbrains.com/pycharm/01. 恢复 PyCharm 的初始设置PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyChar
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2023-10-23 14:07:57
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文章目录PyCharm 的初始设置目标01. 恢复 PyCharm 的初始设置02. 第一次启动 PyCharm2.1 导入配置信息2.2 选择许可协议2.3 PyCharm 的配置初始界面2.4 欢迎界面03. 新建/打开一个 Python 项目3.1 项目简介3.2 打开 Python 项目设置项目使用的解释器版本3.3 新建项目1) 命名规则2) 演练步骤04. 设置 PyCharm 的字
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2023-11-30 20:30:21
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深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH1. 从全连接层到卷积1.1 不变性1.2 多层感知机的限制1.2.1 平移不变性1.2.2 局部性1.3 卷积1.4 “沃尔多在哪里”回顾1.4.1 通道1.5 小结2. 图像卷积2.1 互相关运算2.2 卷积层2.3 图像中目标的边缘检测2.4 学习卷积核2.5 互相关和卷积2.6 特征映射和感受野2.7 小结3. 填充和步幅3.1 填充3.2
Pytorch Distributed 初始化方法参考文献https://pytorch.org/docs/master/distributed.html初始化torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs)参数说明：backend(str): 后端选择，包括 tcp mp...
原创
2021-08-12 22:33:48
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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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在深度学习中，网络的初始化对模型的训练效果和收敛速度有着至关重要的影响。本文将详细记录如何在 PyTorch 中进行网络初始化的全过程，包括相应的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
### 环境准备
在开始之前，我们需要进行环境准备，以确保软件和硬件配置符合要求。
#### 软硬件要求
| 组件 | 最低要求
# PyTorch 初始化网络的指南
在深度学习的世界里，PyTorch 是一个非常受欢迎的框架，尤其适合初学者和研究人员。在这篇文章中，我们将详细介绍如何初始化一个 PyTorch 网络，包括相关的代码示例和流程图。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来初始化一个简单的神经网络：
| 步骤 | 描述 |
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