Pytorch Kaiming 初始化（Initialization）中fan_in和fan_out的区别

最新推荐文章于 2025-04-22 09:02:26 发布
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分类专栏： Python PyTorch 文章标签： pytorch 深度学习 python
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在PyTorch中，权重初始化时可以选择'fan_in'或'fan_out'模式。'fan_in'用于保持前向传播中权重的方差不变，而'fan_out'则确保反向传播中的方差稳定。通常推荐使用默认的'fan_out'设置，以保证在网络训练过程中的稳定性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

mode：‘fan_in’ (default)或者‘fan_out’. 使用fan_in保持weights的方差在前向传播中不变；使用fan_out保持weights的方差在反向传播中不变。
在这里插入图片描述
在使用过程中，一般都要默认设置fan_out
见Pytorch官网详解

pytorch系列 ---9的番外， Xavier和kaiming是如何fan_in和fan_out的，_calculate_fan_in_and_fan_out解读 Conv2d
墨流觞的博客
11-12 5604
将阿斯加
pytorch中卷积操作的初始化方法(kaiming_uniform_详解)
爱在深秋
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摘要： 最近写了一篇文章，reviewers给了几个意见，其中之一就是：不同配置下的网络初始化条件是否相同，是怎样初始化的？ 之前竟然没有关注过这个问题，应该是torch默认情况下会初始化卷积核参数，这里详细讲解一下torch卷积操作的初始化过程。 1. pytorch中的卷积运算分类 在pycharm的IDE中，按住ctrl+鼠标点击torch.nn.Conv2d可以进入torch的内部卷积运算的源码(conv.py) 搭建网络经常使用到的模块如下图所示： class _ConvNd(.
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码农1479的博客
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在进行网络参数初始化时，要传入fan_in和fan_out，本文主要讨论它们的含义，以及如何计算。
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hero_java的专栏
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05-17 3094
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04-01
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1 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。 常见的非线性函数的增益值（gain）有： 2fan_in和fan_out 以下是pytorch计算fan_in和fan_out的源码 def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor): dimensions = ...
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