深度学习中的参数初始化策略及在PyTorch中的应用

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本文探讨了深度学习中参数初始化的重要性,包括零初始化、均匀分布初始化、正态分布初始化、Xavier初始化和He初始化。阐述了它们在PyTorch中的实现方式,强调正确选择初始化策略能加速训练并提升模型性能。

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在深度学习中,参数初始化是一个重要的步骤,它对模型的训练和收敛速度起着至关重要的作用。在本文中,我们将探讨深度学习中的参数初始化策略,并展示如何在PyTorch中应用这些策略。

  1. 零初始化(Zero Initialization)
    零初始化是一种简单而常用的参数初始化策略。它将所有的参数都初始化为零。然而,这种策略存在一个问题,即所有参数的初始值都相同,这可能导致模型无法区分不同的特征。在PyTorch中,可以使用torch.zeros函数将参数初始化为零。
import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module)
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