抑梯度异常初始化

最新推荐文章于 2023-05-10 11:49:12 发布

Super Mars

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本文介绍了一种用于初始化深度学习模型中权重和偏置的方法。具体地，权重通过使用正态分布随机生成，并乘以sqrt(2/n)，其中n是前一层的节点数，这种方法有助于缓解梯度消失和爆炸问题。偏置则初始化为零矩阵。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

parameters['W' + str(l)] = np.random.randn(layers_dims[l], layers_dims[l - 1]) * np.sqrt(2 / layers_dims[l - 1])
parameters['b' + str(l)] = np.zeros((layers_dims[l], 1))

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chapter15 机器学习之大数据与mapreduce

wenyusuran的专栏

09-16

2349

源代码如下：

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-图像识别（论文篇三）

qq_36130719的博客

04-14

2100

人工智能自上个世纪诞生以来，引领了多个领域的理论技术发展，例如人机对弈，人脸识别、自动工程以及医疗影像等，在大部分领域，我们都可以感受到人工智能带来的量变和质变。机器学习是人工智能研究的一个重要的领域，旨在通过分析数据，学习经验，对目标任务做出决策和预测。机器学习方法包括支持向量机(SVM)、Kmeans 聚类、Adaboost、决策树等，这些算法的主要步骤包括处理数据预处理，特征提取，算法学习和预测。在深度学习出现之前，大部分特征。

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抑梯度异常初始化参数（防止梯度消失和梯度爆炸）

weixin_45354497的博客

05-10

427

初始化参数的调整，改善网络性能

Course 2 改善深层神经网络 Week 1 零初始化、随机初始化和抑梯度异常初始化（He initialization）

Reanon的博客

08-22

913

抑梯度异常初始化 2上一层的维度\sqrt{\frac{2}{\text{上一层的维度}}}上一层的维度2 L2正则化避免过度拟合的标准方法称为L2正则化，它包括适当修改你的成本函数，我们从原来的成本函数(1)到现在的函数(2)： (1)J=−1m∑i=1m(y(i)log⁡(a[L](i))+(1−y(i))log⁡(1−a[L](i)))J = -\frac{1}{m} \sum\lim...

ML（5）——神经网络3（随机初始化与梯度检验）

我是8位的

07-17

1333

反向传播算法很高效，但对梯度的求解异常繁琐，实际上，即使某处代码计算出错误的梯度，仍然会得到一个模型，尽管这个模型的J(Θ)很小，但对新数据的拟合非常差，此时不得不重新审视所有代码。是否可以从一开始就知道梯度是否正确呢？

梯度消失、梯度爆炸、gradient scaling、gradient clipping

weixin_47547293的博客

01-27

2156

1、梯度消失和梯度爆炸的原因 (80 条消息) 为什么会有梯度爆炸和梯度消失？ - 知乎 (zhihu.com)https://www.zhihu.com/question/290392414/answer/23023890272、梯度消失可不可以通过gradient scaling（放大）解决？不一定。梯度过小的时候，有两种可能，一种是梯度异常消失，一种是到达局部最优。人为的梯度放大可能可以用来跳出局部极小。但如果不能区分这两汇类情况，单纯放大小的梯度有可能导致系统不收敛。梯度不光有大小还有

深度学习基础----吴恩达课后编程（四）----改善神经网络

qq_44934596的博客

09-21

1000

改善深层神经网络---抑梯度异常初始化，正则化，梯度检验

吴恩达深度学习课后作业第五周-权重初始化以及正则化

weixin_43606419的博客

02-02

904

init_utils.py 初始化部分的数据集和模型加载都在这个文件内 reg_utils.py 正则化部分的数据集和模型加载都在这个文件内第一部分：初始化参数 1.1：使用0来初始化参数。 1.2：使用随机数来初始化参数。 1.3：使用抑梯度异常初始化参数（参见视频中的梯度消失和梯度爆炸）。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl...

注解超详细的不借助框架实现带dropout的BP神经网络python代码

极星的博客

06-10

858

注解超详细的不借助框架实现带dropout的BP神经网络python代码这是我模式识别的小作业，要求是不利用深度学习框架（tensorflow，pytorch，keras，caffe什么的都不行）实现BP神经网络，还必须每行都有注解，实现过程很难受。PS：转载请注明本文链接 1.数据集下载地址森林地图类型分类 2.代码运行结果先放一个代码运行完的曲线图，证明这个代码是可以运行的 3.实现代码 # 导入程序依赖包 import pandas as pd import numpy as np impor

深度学习 | 正则化实践练习

Leonadoice的博客

11-26

504

本文是吴恩达《深度学习》L2W1的编程作业2。本文是跟着参考资料的步骤过了一遍作业，做到加深理解的目的，其中所有需要下载的资料都在第二条参考资料里面。我的实验环境是天池的NoteBook 总任务 初始化参数，详见上篇《深度学习 | 初始化参数实践练习》 1.1 使用0来初始化参数 1.2 使用随机数来初始化参数 1.3 使用抑梯度异常（如梯度消失和梯度爆炸）初始化参数正则化模型 2.1 使用二范数对二分类模型正则化，尝试避免过拟合 2.2 使用随机删除节点方法精简模型，尝试避免过拟合梯度校验

深度学习第二课--第一周初始化、正则化、梯度校验

qq_37199669的博客

02-24

690

文章目录声明开始之前初始化参数读取并绘制数据初始化为零随即初始化抑梯度异常初始化正则化模型读取并绘制数据集不使用正则化使用正则化使用L2正则化随即删除节点梯度校验高维声明参考何宽、念师开始之前本文中，我们要干三件事： 初始化参数： 1.1、使用0来初始化参数。 1.2、使用随即数来初始化参数。 1.3、使用抑梯度异常初始化参数。正则化模型： 2.1、使用二范数对二分类模型正则化，尝试避...

【基础知识】第六章：深度学习中的几个问题

私はいつも好きです樱岛麻衣的博客

10-28

230

问题一：梯度消失和梯度爆炸 1：梯度异常的原因神经网络中基于BP算法的梯度下降策略，使用目标的负梯度方向对参数进行更新。计算梯度对激活函数求导，如果如果梯度值大于1,网络一层一层向下传播，梯度会以指数形式增加，导致梯度爆炸，反之小于1，导致梯度消失。正向传播假设最终的输出为f(x2)=σ(x2) 计算LOSS MSE 反向传播 >1 or <1 就可能会在神经网络中导致梯度消失或者爆炸（1）梯度消失隐藏层的层数过多采用了不合适的激活函数(.

【神经网络学习笔记】改善神经网络

JJY的博客

11-12

374

目录改善神经网络一、实验步骤二、初始化参数2.1 前期准备2.2 初始化为02.3随机初始化2.4 抑梯度异常初始化三、正则化3.1不使用正则化3.2 L2正则化3.3 dropout正则化四、总结改善神经网络一、实验步骤 初始化参数 初始化参数为0 随机初始化参数使用抑梯度异常初始化参数（针对梯度消失和梯度爆炸）正则化使用L2正则化，避免过拟合使用dropout随机关闭节点，避免过拟合（课程还有一个梯度校验，但还没搞懂这一个，以后更新）（本文参考地址，链接: link，相应工

【机器学习小记】【初始化、正则化、梯度校验】deeplearning.ai course2 1st week programming

LittleSeedling的博客

01-22

407

初始化、正则化、梯度校验参数初始化数据集模型0初始化随机初始化抑梯度异常初始化总结正则化数据集模型不适用正则化L2正则化随机删除结点（random dropout）梯度检验目标： 1. 初始化参数 1.1 使用【0】来初始化参数 1.2 使用【随机数】来初始化参数 1.3 使用【抑梯度异常】初始化参数 2. 正则化模型 2.1 使用【二范数】（L2正则化）对二分类模型正则化，尝试避免过拟合 2.2 使用随机删除结点（

Tenengrad梯度函数清晰度评价C++实现

蘇丶的博客

07-01

5464

先放个代码，原理还没来得及写 double Thenengrad(Mat &amp;amp;amp;img) { double Grad_value = 0; double Sx, Sy; for (int i = 1; i &amp;amp;lt; img.rows-1; i++) { //定义行指针 uchar *current_ptr = (uchar*)i...

吴恩达神经网络和深度学习第四周遇到的错误

qq_34330765的博客

06-14

305

parameters["b"+str(l)]=np.zeros(layers_dims[l],1) File "C:/Users/Lucy_li/PycharmProjects/wu/main3.py", line 14, in initialize_parameters_deep parameters["b"+str(l)]=np.zeros(layers_dims[l],1) TypeError: data type not understood 正确的： parameters["...

超参数权值初始化问题

厄尔尼诺的博客

07-22

876

深层神经网络的搭建中，我们提到关于超参数权值的初始化至关重要。今天我们就来谈谈其重要性以及如何选择恰当的数值来初始化这一参数。1. 权值初始化的意义一个好的权值初始值，有以下优点:加快梯度下降的收敛速度增加梯度下降到最小训练误差的几率2. 编写代码为了理解上面提及的意义，下面通过比较来进行进一步地解释。2.1 数据...

如何初始化权重（三种方式）

qq_35661896的博客

07-24

1518

一、初始化为0 import numpy as np layers_dim = [10,5,2,1] def initialize_zeros(layers_dim): ''' 参数：输入：lays_dims 列表，存储的是每层的节点数量，layers_dim[0]是输入x的数量，layers_dim[1]是第一层的节点数量 W1 ：(layer...

梯度初始化全为0啥意思

04-04

梯度初始化全为0表示在神经网络训练过程中，所有权重的初始值都设置为0。这会导致神经网络中的所有隐藏单元具有相同的输出值，从而导致神经网络的输出也相同。这种情况下，神经网络无法学习到有用的特征，无法进行...