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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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。
1.图像卷积（模板）(1).使用模板处理图像相关概念：模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵是一个权矩阵。卷积示例：&
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2024-09-06 00:10:09
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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
01 卷积卷积是指在滑动中提取特征的过程，可以形象地理解为用放大镜把每步都放大并且拍下来，再把拍下来的图片拼接成一个新的大图片的过程。2D卷积是一个相当简单的操作： 我们先从一个小小的权重矩阵，也就是 卷积核（kernel） 开始，让它逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把结果汇总成一个输出像素。也就是说，【卷积操作后得到的矩阵中的每个元
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2024-05-07 19:30:12
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1×1的卷积核卷积核在CNN中经常被用到，一般常见的是3×3的或者5×5的，见下图，这里不多赘述 那么1×1的卷积核，就像上面那样。 一般1×1的卷积核本质上并没有对图像做什么聚合操作，以为就是同一个ww去乘以原图像上的每一个像素点，相当于做了一个scaling 1×1卷积核最初是在Network in Network这个网络结构中提出来的。它用了比Ale
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
# 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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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
# 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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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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导论：https://cv-tricks.com/image-segmentation/transpose-convolution-in-tensorflow/https://zhuanlan.zhihu.com/p/38964806tf.nn.conv2d_transpose（
conv, 卷积后的结果 ，假设为 （16,375,250
原创
2023-03-23 08:48:48
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1、可视化网络结构————以ResNet18的结构进行展示随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。在深度学习库Keras中可以调用model.summary()的API来很方便地实现，调用后就会显示我们的模型参数，输入大小，输出大小，模
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2024-02-05 12:34:56
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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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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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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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Abstract我们提出一个高精确度的单张图像超分辨率重建方法。我们的方法由VGG-net启发,我们发现，网络的深度对于超分精确度有着十分重要的的影响，我们最终的网路有20层。通过这么多小尺寸的卷积层，有效的利用了图像中的上下文信息，面对深度网络难以训练的问题，我们使用大的学习率、梯度剪裁来解决这个问题。最后，实验证明我们提出的方法十分有效。Intoduction超分辨重建十分常用，广泛用于安全、
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2023-12-24 08:39:47
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1. 深度可分离卷积（depthwise separable convolution）在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×
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
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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