tensorflow xaiver初始化

最新推荐文章于 2025-06-02 09:05:43 发布

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本文介绍了一种在TensorFlow中常用的权重初始化方法——Xavier初始化。通过使用tf.contrib.layers.xavier_initializer()，可以有效地避免梯度消失或爆炸的问题，提高神经网络的训练效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

这个很简单，封装好的，直接调用tf.contrib.layers.xavier_initializer()就可以。

# Xavier initialization on tensorflow

W = tf.get_variable("W", shape=[784, 256], initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())

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Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

10-12

2679

Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化 目录在Tensorflow的不同版本中实现Xavier参数权重初始化 Tensorflow1版本中实现 Tensorflow2版本中实现在Tensorflow的不同版本中实现Xavier参数权重初始化 Tensorflow1版本中实现 initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer() Tensorflow

[深度学习] 权值初始化 xavier和he_normal

vcvycy的专栏

03-04

2万+

一、概述与应用(1)论文 xavier论文：《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》 he_normal论文：《Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classif...

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TensorFlow中权重的随机初始化的方法

09-20

本篇文章主要介绍了TensorFlow中权重的随机初始化的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

tensorflow(1)-初始化

qq_27163197的博客

11-07

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API

TensorFlow基础教程：变量(Variables)的创建与初始化

最新发布

gitblog_01032的博客

06-02

401

TensorFlow基础教程：变量(Variables)的创建与初始化 TensorFlow作为当前最流行的深度学习框架之一，其核心概念之一就是变量(Variables)。本文将深入讲解TensorFlow中变量的创建与初始化方法，帮助初学者掌握这一基础但至关重要的知识点。为什么需要变量？在深度学习中，变量是模型参数的载体。无论是神经网络的权重(weights)还是偏置(biases)，都是以...

Tensorflow实现Xaiver初始化、权重写入L2正则、添加LRN层

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10-07

2450

成熟函数的Tensorflow的xaiver初始化方法：tf.contrib.layers.xavier_initializer 运用tf.Variable()可避免变量名命名空间冲突，运用tf.Variable()的xavier初始化方法为： Weights = tf.Variable(tf.contrib.layers.xavier_initializer()(([input_size...

深度学习中Xavier初始化

weixin_30606461的博客

04-05

440

　　“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》。文章主要的目标就是使得每一层输出的方差应该尽量相等。下面进行推导：每一层的权重应该满足哪种条件才能实现这个目标。 ...

Tensorflow中的变量初始化函数

昆仑-郑教主的专栏

07-13

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Tensorflow 提供了7种不同的初始化函数： tf.constant_initializer(value) #将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值。假设在卷积层中，设置偏执项b为0，则写法为: 1. bias_initializer=tf.constant_initializer(0) 2. bias_initializer=tf.zeros_initialize

权重初始化的智慧：多层感知器训练优化的起始策略

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Zhenguo_Yan的博客

10-10

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TensorFlow教程：TensorFlow实现自编码器 TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。实现自编码器和实现一个单隐含层的神经网络差不多，只不过在数据输入时做了标准化，并加上一个高斯噪声。在本教程中，我将结合自己的亲身体会，介绍并构建一个TensorFlow自编码器（Au

tensorflow之tf.contrib.layers.xavier_initializer

Nicola.Zhang

05-07

4171

原文地址： https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/contrib/layers/xavier_initializer

深度学习的Xavier初始化方法

点点滴滴

05-02

1万+

在tensorflow中，有一个初始化函数：tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer。Tensorflow 官网的介绍为：variance_scaling_initializer( factor=2.0, mode='FAN_IN', uniform=False, seed=None, dtype=tf.fl

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。........................

牛逼的初始化xavier（tensorflow）

fan15945028042的博客

04-09

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牛逼的初始化（必学） 初始化：有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98% 1.修改初始化过程导入 from tensorflow.contrib.layers import xavier_initializer 原来的 Weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([n_hiddens, n_c...

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743

Xavier初始化方法的主要思想是根据网络层的输入和输出的数量来确定权重的初始值，以保持信号在前向传播和反向传播过程中的稳定性。具体来说，对于一个具有n个输入和m个输出的全连接层（或卷积核），Xavier初始化将权重初始化为均值为0、方差为 2 / (n + m) 的高斯分布，或者在均匀分布中采样。Xavier初始化的优点在于，它能够在避免梯度消失或梯度爆炸的同时，使得每一层的激活值保持在一个较合适的范围内，有利于提高模型的训练效率和性能。

深度学习之参数初始化（一）——Xavier初始化

CodeTutor

06-10

5万+

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，

tensorflow中的参数初始化方法

牧野的博客

04-21

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1. 初始化为常量tf中使用tf.constant_initializer(value)类生成一个初始值为常量value的tensor对象。constant_initializer类的构造函数定义：def __init__(self, value=0, dtype=dtypes.float32, verify_shape=False): self.value = value sel...

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

tensorflow权重初始化

智障变智能

09-26

1万+

一，用10层神经网络，每一层的参数都是随机正态分布，均值为0，标准差为0.01 #10层神经网络 data = tf.constant(np.random.randn(2000, 800).astype('float32')) layer_sizes = [800 - 50 * i for i in range(0, 10)] num_layers = len(layer_sizes) fc...

tensorflow变量初始化

08-15

在 TensorFlow 中，可以使用不同的方法来初始化变量。以下是一些常用的变量初始化方法： 1. 随机初始化： - `tf.random_normal_initializer(mean, stddev)`: 从正态分布中随机采样初始化变量。 - `tf.truncated_normal_initializer(mean, stddev)`: 从截断的正态分布中随机采样初始化变量，截断是指只保留一定范围内的值。 - `tf.random_uniform_initializer(minval, maxval)`: 从均匀分布中随机采样初始化变量。 2. 固定值初始化： - `tf.constant_initializer(value)`: 使用给定的常数值初始化变量。 3. 预训练模型初始化： - `tf.keras.initializers.GlorotUniform()`: 根据 Glorot 初始化方法初始化变量，称为 Xavier 初始化。 - `tf.keras.initializers.HeUniform()`: 根据 He 初始化方法初始化变量。 4. 自定义初始化： - `tf.keras.initializers.VarianceScaling(scale, mode, distribution)`: 根据指定的缩放因子、模式和分布进行自定义初始化。在使用这些方法初始化变量时，可以将其作为参数传递给 `tf.get_variable()` 或者作为初始化参数传递给 `tf.Variable()`。示例如下： ```python import tensorflow as tf # 随机初始化 random_normal_init = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.1) x = tf.get_variable('x', shape=(2, 3), initializer=random_normal_init) # 固定值初始化 constant_init = tf.constant_initializer(2.0) y = tf.get_variable('y', shape=(3, 4), initializer=constant_init) # 预训练模型初始化 glorot_uniform_init = tf.keras.initializers.GlorotUniform() z = tf.get_variable('z', shape=(4, 5), initializer=glorot_uniform_init) # 自定义初始化 custom_init = tf.keras.initializers.VarianceScaling(scale=2.0, mode='fan_in', distribution='truncated_normal') w = tf.get_variable('w', shape=(5, 6), initializer=custom_init) # 初始化所有变量 init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) # 打印变量的值 print(sess.run(x)) print(sess.run(y)) print(sess.run(z)) print(sess.run(w)) ``` 在上述示例中，我们使用不同的初始化方法初始化了四个变量 `x`、`y`、`z` 和 `w`，然后使用 `tf.Session()` 运行初始化操作，并打印变量的值。这些是 TensorFlow 中常用的变量初始化方法，你可以根据自己的需要选择合适的方法来初始化变量。