torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='leaky_relu')[source]Fills the input Tensor with values according to the method described in Delving deep into rectifiers: Surp...
原创
2021-08-12 22:30:18
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函数的增益值torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)提供了对非线性函数增益值的计算。增益值gain是一个比例值，来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。fan_in和fan_outpytorch计算fan_in和fan_out的源码def _calculate_fan_in_and_fan_out(ten...
原创
2021-08-12 22:33:35
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Xavier Initialization早期的参数初始化方法普遍是将数据和参数normalize为高斯分布（均值0方差1），但随着神经网络深度的增加，这方法并不能解决梯度消失问题。 Xavier初始化的作者，Xavier Glorot，在Understanding the difficulty of training ...
原创
2021-08-13 09:43:34
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Xavier初始化在ReLU层表现不好，主要原因是relu层会将负数映射到0，影响整体方差。而且Xavier初始化方法适用的激活函数有限：要
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2024-04-11 14:39:18
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xavier、ortho是神经网络中常用的权重初始化方法，在全连接中这两种权重初始化的方法比较好理解，但是在CNN的卷积网络中的具体实现却不好理解了。 在CNN网络中xavier的初始化可以参看： 【转载】 xavier，kaiming初始化中的fan_in,fan_out在卷积神经网络是什么意思
原创
2022-05-18 09:02:35
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xavier初始化出自论文Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network, 论文讨论的是
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2022-05-18 09:02:52
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MS-COCO 2014 训练集随机采样 30K 图像上的 Validation Loss，MS-COCO 2014 训练集中的 30K 随机选择的图文对的 FID，以及 GenEval。连续
kaiming初始化init_method = torch.nn.init.kaiming_uniform_这段代码用的是PyTorch深度学习框架中的一个函数，名为kaiming_uniform_，用于按照Kaiming初始化（也称为He初始化）的方法填充给定的张量（Tensor）。Kaiming初始化是一种权重初始化策略，特别适用于ReLU激活函数及其变体的神经网络层。这种初始化方法旨在减少训
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2024-09-23 12:04:53
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Focal Loss，是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection提出来的损失函数，利用它改善了图 ss，它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss
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2021-04-19 14:31:00
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kaiming！！！神一样的存在！！！论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.02002MXnet代码地址：https://github.com/miraclewkf/FocalLoss-MXNet知乎讨论：如何评价 Kaiming 的 Focal Loss for Dense Object Detection？记得查看；http://www.sohu.com/a/2258
原创
2023-08-14 12:25:40
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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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Kaiming早在09年以MSRA实习生的身份获得CVPR
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2022-11-10 10:09:26
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这里写目录标题Pytorch提供的十种权值初始化方法为什么要进行权重初始化设计：从梯度消失与爆炸说起常用的几种权重初始化方法不考虑激活函数饱和型激活函数xavier_uniform方法非饱和型激活函数Kaiming Pytorch提供的十种权值初始化方法Xavier均匀分布；Xavier正态分布；Kaiming均匀分布；Kaiming正态分布；均匀分布；正态分布；常数分布；正交矩阵初始化；单位矩
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2024-06-18 10:54:38
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Pytorch权值初始化参考博客背景知识1. 梯度消失和爆炸2. Xavier初始化2.1 Xavier均匀分布初始化2.2 Xavier正态分布初始化3. Kaiming初始化3.1 Kaiming正态分布初始化3.2 Kaiming均匀分布初始化 背景知识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参数赋一个初始值，因此权重初始化的选取十分的关
《Deep Residual Learning for Image Recognition》2015，kaiming He et al，ResNet。ResNet由微软研究院的kaiming He等4名华人提出，通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC 2015比赛中获得了冠军，取得3.57%的top5错误率，同时参数量却比VGGNet低，效果非常突出。Res
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2024-03-05 09:58:30
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文章目录权值初始化常用初始化方法（十种三大类）init.calculate_gain第一类：常见分布init.uniform_init.normal_init.constant_第二类：基于方差放缩init.xavier_uniform_init.xavier_normal_init.kaiming_uniform_init.kaiming_normal_第三类：特殊矩阵init.orthogo
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2024-03-15 12:39:50
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针对具体的模型，还是倾向于看新不看旧，本文对two-stage的集大成者Faster R-CNN进行讲解，对其中的改进进行说明和比较。先给出论文的链接 Faster R-CNNarxiv.org 作者是Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun这几个大妖怪，Kaiming He的Mask RCNN直接使得一大批检
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2024-06-07 07:59:42
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torch.nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode=‘fan_in’, nonlinearity=‘leaky_relu’)ity- 可选 relu 和 leak..
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2022-11-01 16:52:54
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文章目录torch.nn.init均匀分布正态分布常数分布全1分布全0分布对角分布dirac 分布xavier_uniform 分布xavier_normal 分布kaiming_uniform 分布kaiming_normal 分布正交矩阵稀疏矩阵参考 torch.nn.init均匀分布格式torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)作用从均匀分布中
论文题目：《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》 论文作者： Kaiming He、Haoqi Fan、 Yuxin Wu、 Saining Xie、 Ross Girshick 论文来源：arXiv 1 ...
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2021-07-17 19:05:00
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