随机初始化

最新推荐文章于 2024-12-10 21:51:38 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/up_XCY/article/details/88989170
本文讨论了神经网络中权重初始化的重要性。如果所有权重被初始化为0，则隐藏层节点将计算相同的结果，大大限制了网络的学习能力。通过随机初始化权重，可以有效解决此问题，使神经网络能够发挥其自我学习的能力。

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

假如我们将所有的权值参数都初始化为0，那么在运算过程中你会发现不管你的隐藏层有多少个节点，它们的计算结果都是一样的，即这个神经网络系统只会一种结果，这样就大大的限制了神经网络的自我学习能力算法的作用：

这里我们使用随机初始化，我们将所有的权值初始化为之间，它们都十分接近于0，这样我们就可以利用神经网络的自我学习能力了：

深度学习-参数初始化的方法：随机初始化
m0_73426548的博客
03-05 1087
当我们选择均值为0，标准差为 1 的正态分布 N(0,1) 时，随机生成的值集中在距离原点位置为 1 的 ±1 处， 神经元处于饱和状态(saturated).，tanh/sigmoid 在-1和1附近的gradient都接近0，这同样导致了gradient太小，参数难以被更新。这是因为如果把Parameters初始化，那么在前向传播过程中，每一层的神经元学到的东西都是一样的（激活值均为0），而在BP的时候，不同维度的参数会得到相同的更新，因为他们的gradient相同，这种行为称之为。
只需一行代码提高3DGS重建质量！随机初始化新SOTA
soaring_casia的专栏
05-25 2711
本方法通过全面的定量和定性比较评估了RAIN策略的有效性RAIN-GS有效地消除了对从运动结构（SfM）中获得的精确点云的严格依赖，为无法获得精确点云的场景中的3DGS开辟了新的可能性。
随机初始化（Random Initialization）
一只攻城狮的博客
12-11 7455
随机初始化（Random Initialization） 当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 让我们看看这是为什么。有两个输入特征，n[0]=2n^{[0]} = 2n[0]=2，2个隐藏层单元n[1]n^{[1]}n[1]就等于2。 因此与一个隐藏层相关的矩...
随机初始化（代码实现）
weixin_30736301的博客
08-09 613
将所有θ权重初始化为零并不适用于神经网络。当我们反向传播，所有节点将更新为相同的值反复。我们可以为我们的Θ矩阵随机初始化使用以下方法我们的砝码： 因此，我们初始化每个在[−ϵ，ϵ]。使用上述公式保证我们得到期望的约束。同样的程序适用于所有的Θ的。下面是一些工作的代码，你可以使用实验。 If the dimensions of Theta1 is 10x11, Theta2 is 1...
C1 - week3 - part7 随机初始化 Random Initialization
apple_52071864的博客
06-01 279
解释神经网络中为什么需要随机初始化参数
TensorFlow中权重的随机初始化的方法
12-24
一开始没看懂stddev是什么参数，找了一下，在tensorflow/python/ops里有random_ops，其中是这么写的： def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32, seed=None, name=None): ...
神经网络为什么需要随机初始化模型参数
01-20
在神经网络中，通常需要随机初始化模型参数。下面解释一下这样做的原因。 设有一个多层感知机模型，假设输出层只保留一个输出单元o1o_1o1​，且隐藏层使用相同的激活函数。如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的...
【理论】【代码】参数随机初始化方法
panbaoran913的博客
12-09 1273
一、均匀分布uniform 1.1 介绍 服从~U(a,b)U ( a , b )U(a,b) 1.2 代码 1.2.1 torch torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) #给Tensor或者Variable填充值使其满足均匀分布U（a,b） #参数: #tensor: 一个待填充的 torch.Tensor or autograd.Variable #a: 均匀分布下界 #b: 均匀分布上届 #Exa
3-8 随机初始化
diyudong4681的博客
08-25 244
随机初始化（ Random Initialization） 对于逻辑回归，把权重初始化为 0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为 0，那么梯度下降将不会起作用。 如上图所示的神经网络以及初始化方式，其结果$a_1^{[1]} = a_2^{[1]}$，反向传播时：$dz_1^{[1]} = dz_2^{[1]}$。 如果你把权重都初始化为 0，那...
吴恩达机器学习——随机初始化（random initialization）
weixin_38679101的博客
04-03 2310
在一些算法中，我们需要给θ初始化，例如梯度下降算法。 在一些算法中，不能初始化参数为全零，例如神经网络。 在神经网络中，如果初始化所有的参数（也就是权重）相同，那么所有输入都相同，神经网络就失去了它的作用了。 所以我们需要随机初始化。 Octave中： 为了训练神经网络，我们需要对权重进行随机初始化。 ...
3.11 随机初始化
Claroja
12-31 235
逻辑回归中可以将参数初始化为0，但是神经网络却不行。 偏置b可以初始为0，w却不行。 当把w初始化为0的时候，隐藏单元进行的计算是一样的，所以多个隐藏单元会变得没有意义。 w可以初始化为很小的值。因为在计算激活函数时，w在很小的时候，梯度会很大。学习速度回很快。 ...
深度学习入门~随机初始化⑤
fatfairyyy的博客
04-19 946
为什么需要随机初始化？ 当你训练神经网络时，随机初始化非常重要。对于Logistic回归，将权重初始化为0是可以的，但对于神经网络，将参数全部初始化为0再使用梯度下降，完全不会有效果。 如上图，在上图所述的神经网络中，如果将W初始化为全0的 (2,2) 矩阵，那么隐藏层的两个神经元在做完全相同的计算，通过计算，它们得到的a相同。而在反向传播时，得到的导数dz也完全相同。此时，两个神经元的地位是完全相等的，我们说这使它们具有对称性，因此经过两次、三次迭代，通过W = W - α×dW更新的W值，第一行和第二
随机初始化（梯度消失和梯度爆炸）
gongdiwudu的专栏
12-10 873
在这篇博文中，我们了解了随机初始化的工作原理以及它为什么比全零初始化更好。我们也知道为什么它首先是必要的。然而，我们也了解了随机初始化的一些基本问题，即梯度消失和梯度爆炸问题。通过应用更高级的初始化器，如 He 初始化器或 Xavier（或 Glorot）初始化器，我们最终可以避免这些问题并得到一个性能良好的模型。
深度学习中的随机初始化种子random.seed()与参数初始化
关于我的学习记录
12-04 8426
深度学习中的随机初始化种子random.seed()与参数初始化
初始化随机数种子
qq_17127427的博客
08-12 1006
def init_seed(seed): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] =str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic =True ...
随机数初始化数组然后用选择法(三种,细微的区别)对数组进行排序
03-27 1834
#include #include #include//时间头文件 int main() { time_t ts;//设置时间变量 unsigned int randdata = time(&ts);//获取时间，转换为无符号int srand(randdata);//设置随机数种子 int a[10]; //用随机数初始化数组 for(int i=0;i<10;i++) {
【机器学习300问】78、都有哪些神经网络的初始化参数方法？
qq_39780701的博客
04-20 1576
都有哪些神经网络的初始化参数方法？随机初始化、Xavier初始化、He初始化；选择方法的原则是什么？不同的激活函数选择不同的初始化参数方法、分析神经网络的深度和网络结构。
知识网络1.1 用随机数初始化数组
LikidPrower的博客
11-01 4056
到目前为止，我们所学的知识已经够我们干很多事了。在继续往脑子里塞新知识前，有必要总结一下现有知识都能干哪些事。把基础巩固好再向下一个目标进发。 本节和接下来几节会以实例的方式来综合运用前面所学的知识，以此达到灵活运用的目的。（也可以理解为实验课的意思）要注意，我也会在本节里面补充大量实际运用时会用上的知识点和常用写法。若要考高分或想把编程学明白的话，其重要性甚至大于前面的几课，请务必反复阅读。 合...
模型训练的随机初始化
最新发布
01-10
### 模型训练中的随机初始化 #### 随机初始化的概念 在深度学习中，模型参数的初始值通常不是固定不变的，而是通过某种概率分布随机赋予。这种做法被称为随机初始化。对于神经网络而言，权重和偏置项会在训练前被...
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