Xavier初始化方法

最新推荐文章于 2025-03-11 22:53:05 发布
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分类专栏： # 神经网络初始化方法 文章标签： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Misnearch/article/details/135937498
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。

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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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深度学习之参数初始化（一）——Xavier初始化
CodeTutor
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Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks by Xavier Glorot, Yoshua Bengio in AISTATS 2010.本文介绍一下深度学习参数初始化问题中耳熟能详的参数初始化方法——Xavier（发音[‘zeɪvɪr]）初始化。大家应该感觉到一般的深度学习文章上来就是实验，
Xavier 初始化
qq_67720621的博客
04-21 2120
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。
深度学习——Xavier初始化方法
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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 5252
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
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 3492
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。
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。
Xavier 初始化方法详解
07-17
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【Deep Learning】笔记：Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
Damu
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神经网络Xavier随机初始化
01-06
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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：...
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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。
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