网络权重初始化方法总结：Lecun、Xavier与He Kaiming

已于 2025-04-14 14:07:02 修改
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文章标签： 人工智能 深度学习
于 2023-05-21 23:01:26 首次发布
原文链接：https://www.cnblogs.com/shine-lee/p/11908610.html
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快速总结一下，初始化的目的其实是为了二阶矩（也就是模长）不发生大变化：

  • Lecun: 从N(0,1/fan_in)从采样
  • Xavier: 从N(0,2/(fan_in+fan_out))中采样，pytorch的TransformerEncoder用的是这个，但其实TransformerEncoder不同于纯nn，在HF的TransformerEncoder用多用的normalize初始化，且把方差设置的低一些为了照顾残差链接，这部分可以参考 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化
  • He kaiming: 针对Relu,N(0,2/fan_in)或者N(0,2/fan_out)中都行
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