Xavier初始化方法

最新推荐文章于 2025-10-08 16:53:04 发布
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#神经网络

本文介绍了Xavier初始化方法，一种用于减少深度前馈神经网络中样本空间与类别空间密度差异的策略。它通过均匀采样确保模型参数在适当范围内，特别适用于线性激活函数，并有助于提升训练速度和分类性能。同时提及了与ReLU激活函数的对比。

Xavier是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》
换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异（密度差异）不要太大，即使其方差尽可能相等。
得到公式： w ∼ U [ − 6 n i n + n o u t , 6 n i n + n o u t ] w\sim U[-\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{in}+n_{out}}},\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_{in}+n_{out}}}] w∼U[−nin​+

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Xavier 初始化
qq_67720621的博客
04-21 2249
的分布中抽样得到的，而这个分布的方差可以通过输入和输出的维度来估计。高斯分布的均值为零，这意味着在初始化权重时，期望值为零，也就是在基本预测函数的基础上加上了额外的偏差。层权重的梯度与激活函数的斜率成正比）出现的概率相等，从而可以避免引入偏斜。它假设每个神经元的输入和输出是从一个。高斯分布是对称的，这意味着权重的。若即考虑正向传播，也考虑到反向传播。初始化通过保持输入和输出之间的。，就会引入一个初始的偏差（记为。那么某一个神经元输出也就是。若只考虑正向传播，那么。，且只有一个输出层。
xavier初始化_PyTorch参数初始化函数
weixin_39530269的博客
12-12 3112
介绍分两部分：1. Xavier，kaiming系列；2. 其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》公式推导是从“方差一致性”出发，初始化的分布有均匀分布和正态分布两种。1. Xavier均匀分布torch.nn.init.xavier_unifo...
Xavier初始化
最新发布
weixin_51647139的博客
10-08 1458
结合核心公式：12(b−a)2​=nin​+nout​2​⟹b=−a=nin​+nout​6​​。根据方差的性质（独立变量和的方差等于方差之和）：Var(z)=∑i=1nin​​Var(wi​xi​)=nin​⋅Var(w)⋅Var(x)反向传播时，梯度 ∂xi​∂L​（损失对输入 xi​ 的梯度）与权重的转置相关：∂xi​∂L​=∑j=1nout​​wi​⋅∂zj​∂L​。因此，权重的取值范围为：w∼U(−nin​+nout​6​​, nin​+nout​6​​)​。
搞懂深度网络初始化（Xavier and Kaiming initialization）
qq_37692302的博客
01-06 4420
参数初始化就是这么一个容易被忽视的重要因素，因为不仅使用者对其重要性缺乏概念，而且这些操作都被TF、pytorch这些框架封装了，你可能不知道的是，糟糕的参数初始化是会阻碍复杂非线性系统的训练的。 本文以MNIST手写体数字识别模型为例来演示参数初始化对模型训练的影响。点击这里查看源码。 Xavier Initialization 早期的参数初始化方法普遍是将...
深度学习——Xavier初始化方法
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shuzfan的专栏
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“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等。基于这个目标，现在我们就去推导一下：每一层的权
Xavier参数初始化方法
weixin_39910711的博客
04-19 5305
1 梯度消失与梯度爆炸 这是一个深度学习领域遇到的老问题了，即使是现在，任何一个新提出的模型，无论是MLP、CNN、还是RNN，随着深度的加深，这两个问题变得尤为严重。 梯度消失是指在深度学习训练的过程中，梯度随着链式求导逐层传递逐层减小，最后趋近于0，导致对某些层的训练失效； 梯度爆炸与梯度消失相反，梯度随着链式求导逐层传递逐层增大，最后趋于无穷，导致某些层无法收敛； 2 Xavier方法 接下来的推导基于假设: 激活函数在0周围的导数接近1(比如tanh); 偏置项b初始化为0，期望为0
神经网络Xavier初始化方法解析
08-04
Xavier 初始化方法源自 2010 年的论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network》。其核心思想是，为了让网络中的信息能够顺畅流动，应使每一层的输出方差保持大致相等。在具体...
Xavier 初始化方法
04-26
Xavier初始化方法是一种广泛使用的神经网络参数初始化方法，它通过特定的方式对参数进行随机初始化，以促进网络的训练和优化。它的核心思想是根据网络的输入与输出维度，自适应地调整初始化参数的大小，并分布于正态...
深度前馈网络与Xavier初始化原理.pdf
08-12
深度前馈网络与Xavier初始化原理 本文主要讲解深度前馈网络和Xavier...深度前馈网络可以用来解决复杂的机器学习问题，而Xavier初始化方法可以用来初始化神经网络中的参数，从而使得网络中的参数更新更加稳定和快速。
深度学习参数初始化（一）Xavier初始化 含代码
xian0710830114的专栏
06-30 4万+
Xavier初始化也称为Glorot初始化，因为发明人为Xavier Glorot。Xavier initialization是 Glorot 等人为了解决随机初始化的问题提出来的另一种初始化方法，他们的思想就是尽可能的让输入和输出服从相同的分布，这样就能够避免后面层的激活函数的输出值趋向于0。........................
深度学习- 2.10 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）
weixin_43186779的博客
03-21 3834
尽管Xavier初始化能够在Sigmoid和tanh激活函数叠加的神经网络中起到一定的效果，但由于ReLU激活函数属于非饱和类激活函数，并不会出现类似Sigmoid和tanh激活函数使用过程中可能存在的梯度消失或梯度爆炸问题，反而因为ReLU激活函数的不饱和特性，ReLU激活函数的叠加极有可能出现神经元活性消失的问题，很明显，该类问题无法通过Xavier初始化解决。对于参数初始化计算过程，最重要的是确定参数的方差，如果是正态分布，由于均值是0，因此可以快速确定其分布，而如果是均匀分布，则可通过。
【Deep Learning】笔记：Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
Damu
11-29 1万+
Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks这几天读了这篇论文，在这里将大致内容写在这里。Abstract介绍这篇论文的主要内容就是尝试更好的理解为什么使用“标准随机初始化”来计算使用标准梯度下降的网络效果通常来讲都不是很好。首先研究了不同的非线性激活函数的影响，发现 sigmoid 函数它的均值会
xavier初始化_权值的初始化—-xavier
weixin_39871378的博客
12-12 454
对网络中的权值进行合理的初始化是为了保证在训练之前使网络的输出值与目标值的差距不是太大，比如输入（2,3）目标值为4，但网络的输出值为500，那么loss就太大了，训练也就很难进行。因此为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等（在一篇博客上看到的，下面有链接）。因此就采用xavier来对权重进行初始化，本文只讨论如何使用，不讨论其中原理。caffe中xavier初始化有三种方式：...
深度学习之参数初始化（一）——Xavier初始化
qq_37764129的博客
05-31 4869
我们需要牢记参数初始化的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关——激活值饱和会导致该层状态梯度信息为0，然后导致下面所有层的参数梯度为0；入激活值为0会导致对应参数梯度为0。所以如果要保证参数梯度不等于0，那么参数初始化应该使得各层激活值不会出现饱和现象且激活值不为0。我...
Xavier和Kaiming初始化
youngerwang的博客
07-15 720
Xavier和Kaiming是深度学习中两种核心的权值初始化方法。Xavier初始化适用于tanh、sigmoid等线性对称激活函数，通过平衡输入输出方差（公式2/(n_in+n_out))确保信号稳定传播。Kaiming初始化专为ReLU设计，补偿其方差减半特性（公式2/n_in），是现代深度网络的标准选择。关键区别在于：Xavier强调双向方差平衡，Kaiming针对ReLU特性优化。实际应用需根据激活函数类型选择：ReLU用Kaiming，tanh/sigmoid用Xavier。恰当的初始化能有效避免
Xavier 初始化：深度网络权重初始化的经典之作
阿正的梦工坊
03-11 2233
在深度学习的发展历程中，权重初始化对神经网络训练的成功至关重要。随机初始化的简单方法在浅层网络中尚可，但在深层网络中往往导致梯度消失或爆炸的问题。为了解决这一挑战，Xavier Glorot 和 Yoshua Bengio 在 2010 年提出了 Xavier 初始化（也称为 Glorot 初始化），一种基于输入和输出维度的优雅初始化策略。
什么是Xavier初始化
weixin_63414631的博客
11-23 366
它的名称来自于发明者的名字，旨在解决深度神经网络训练过程中权重矩阵初始化的问题。这个方法假设网络输入和隐藏单元数相等，并计算出使得网络在随机梯度下降学习初期能够以相同的速率更新前向传播和反向传播的权重分布。Xavier初始化的核心思想是让输入信号的方差在整个网络中保持一致，这有助于避免梯度消失或爆炸的问题。：通过合理设置权重和偏置的初始值，使得每一层神经元的输出方差与输入方差大致相同，从而保持信号在前向传播过程中的稳定性。
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