深度学习权重初始化常用方法

最新推荐文章于 2025-05-19 17:33:08 发布
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分类专栏： 学习总结
本文深入讲解了两种常用的神经网络权重初始化方法：Xavier初始化和MSRA初始化，探讨了它们如何帮助提升模型训练效率和效果。

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常用初始化方法：Xavier initilization and MSRA initinilization

从零实现深度学习框架——几种常用的权重初始化方法
日积月累，天道酬勤
04-21 2653
近两万字详细解释Xavier初始化和He初始化的由来，并有详尽的推理证明！
深度学习笔记——权重初始化、评估指标、梯度消失和梯度爆炸
haopinglianlian的博客
11-22 1636
本文介绍深度学习常见的概念——权重初始化、评估指标、梯度消失和梯度爆炸。
deeplearning.ai第二门课——权重初始化
10-11
deeplearning.ai第二门课《提升深层神经网络》，权重初始化部分的编程作业，包括一个py文件，数据文件和一个jupyter-notebook
深度学习之权重初始化
qq_52302919的博客
07-10 1732
的初始化则显得至关重要，一个好的权重初始化虽然不能完全解决梯度消失和梯度爆炸的问题，但是对于处理这两个问题是有很大的帮助的，并且十分有利于模型性能和收敛速度。而言，损失函数的导数都是相同的，因此在随后的迭代过程中所有权重都具有相同的值，这会使得隐藏单元变得对称，并继续运行设置的。初始化方式一样，都希望初始化使得正向传播时，状态值的方差保持不变，反向传播时，关于激活值的梯度的方差保持不变。后每层的激活函数输出值的分布，从图中我们可以看出，深层的激活函数输出值还是非常服从标准高斯分布。下面代码为权重初始化为。
深度学习入门（十）：权重初始值、Batch Norm、超参数的验证
最新发布
Power__ll的博客
05-19 916
所谓逐渐缩小范围，是指一开始先大致设定一个范围，从这个范围中随机选出一个超参数（采样），用这个采样到的值进行识别精度的评估；然后，多次重复该操作，观察识别精度的结果，根据这个结果缩小超参数的“好值”的范围。然后，测试时，虽然会传递所有的神经元信号，但是对于各个神经元的输出，要乘上训练时的删除比例后再输出。换句话说，用测试数据确认超参数的值的“好坏”，就会导致超参数的值被调整为只拟合测试数据。于是，在超参数的最优化中，减少学习的epoch，缩短一次评估所需的时间是一个不错的办法。这说明过拟合受到了抑制。
【深度学习入门】深度学习模型权重初始化方法详解
m0_51098495的博客
05-20 4268
本文将为深度学习初学者介绍权重初始化的重要性，并详细解释10种不同的权重初始化方法，每种方法都配有公式和代码示例。
深度学习笔记-10.几种权重初始化方法
12-14 9693
深度学习中神经网络的几种权重初始化方法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110150 https://blog.youkuaiyun.com/attitude_yu/article/details/81458172 https://www.cnblogs.com/hutao722/p/9796884.html 目录 梯度爆炸和梯度消失的原因 一、常数初始化(...
深度学习中常见的权重参数初始化方法
2301_76846375的博客
09-08 1677
Xavier 初始化适合 Sigmoid、Tanh 激活函数，能够保持输入和输出的方差平衡。He 初始化适合 ReLU 和 Leaky ReLU 激活函数，能帮助防止梯度消失问题。随机初始化用于打破神经元之间的对称性，但需要注意数值范围。预训练权重在迁移学习中常用，能够加速训练并提升效果。通过合理的权重初始化方法，深度学习模型可以更快地收敛，并获得更好的训练效果。
【深度学习理论】(4) 权重初始化，Batch Normalization
博观而约取，厚积而薄发
03-19 2874
各位同学好，最近学习了CS231N斯坦福计算机视觉公开课，讲的太精彩了，和大家分享一下。 1. 权重初始化 神经网络中的所有权重都能通过梯度下降和反向传播来优化和更新。现在问题来了，如果每一层的权重全部初始化为同一个常数，不同层的常数可以不一样，会发生什么呢。 这样会导致同一层的所有神经元前向传播和反向传播完全相同。 如下图，前向传播过程中，每一个隐层接收到的输入是一样的(x1,x2,...)，每个隐层神经元对应每个输入神经元的权重又是相同的，那么每个隐层神经元的输出是一样的。那么它们反向传播回来的
深度学习-六种权重初始化
qq_21578849的博客
06-30 3207
模型权重的初始化对于网络的训练很重要, 不好的初始化参数会导致梯度传播问题, 降低训练速度; 而好的初始化参数, 能够加速收敛, 并且更可能找到较优解。 六种权重初始化 一、W初始化为0 在线性回归和logistics回归中可以使用，因为隐藏层只有一层。在超过一层的神经网络中就不能够使用了。因此如果所有的权重参数都为0，那么所有的神经元输出都是一样的，在back propagation的时候...
深度学习权重初始化
zhoumouren88的博客
01-28 637
深度学习其本质是优化所有权重的值，使其达到一个最优解的状态，这其中，需要更新权重的层包括卷积层、BN层和FC层等。在最优化中，权重的初始化是得到最优解的重要步骤。如果权重初始化不恰当，则可能会导致模型陷入局部最优解，导致模型预测效果不理想，甚至使损失函数震荡，模型不收敛。而且，使用不同的权重初始化方式，模型最终达到的效果也是很不一样的。因此，掌握权重的初始化方式是炼丹师必备的炼丹术之一。在这里，我介绍一下深度学习中，我们常用的几种权重初始化的方式。 Xavier初始化 Xavier初始化方法提...
深度学习中常见的权重初始化方法
qq_43556680的博客
12-24 1552
今天给大家分享常见的 7 种权重初始化方法初始化深度学习模型的权重是影响模型训练速度、稳定性以及最终性能的重要因素。以下是常见的 7 种权重初始化方法，每种方法都有其适用的场景和特性。
深度学习相关概念：权重初始化
与君共勉，一起学习
03-19 8045
深度学习相关概念：权重初始化1.全零初始化（×）2.随机初始化2.1 高斯分布/均匀分布2.1.1权重较小—N(0,0.01)\pmb{\mathcal{N}(0,0.01)}N(0,0.01)​N(0,0.01)​​N(0,0.01)2.1.1权重较大—N(0,1\pmb{\mathcal{N}(0,1}N(0,1​N(0,1​​N(0,12.1.3存在问题：2.2 Xavier初始化2.2.1 原理2.2.2 N(0,1/N)\pmb{\mathcal{N}(0,1 / N)}N(0,1/N)​N(0,
深度学习中常用的权重初始化方式
梁小憨憨的博客
04-11 2423
最近看论文，看到不少论文说明他们的卷积的权重初始化方式为Kaiming Uniform，我就好奇这是个什么东西，然后一查才知道，这是一种权重初始化方式，并且是Pytorch默认的一种初始化方式，那就想，这有啥好在论文中写的，显得厉害吧，那我以后也写。
深度学习基础知识（一）--- 权重初始化
朝花&夕拾
12-01 6053
1、为什么需要权重初始化？ ① 为了使神经网络在合理的时间内收敛 ② 为了尽量避免在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出梯度出现爆炸或消失。 2、如何进行初始化？ ①如果将每个隐藏单元的参数都初始化为0 那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输入计算出相同的值，并传递至输出层。在反向传播中，每个隐藏单元的参数梯度值相等。因此，这些参数在使用基于梯度的优化算法迭...
深度学习神经网络中权重的初始化
热门推荐
夜雨飘零
04-15 1万+
目录 目录 前言 模型函数 零初始化 随机初始化 He初始化 总结 参考资料 前言 良好的初始化权重有以下的好处： 加快梯度下降的收敛速度 增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率 所以一个良好的初始化也是非常重要的，这里尝试三种初始化化方式： 零初始化，将权重参数初始化为零。 随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。...
深度学习中常用的权重初始化方法以及Pytorch实现
SisterRu的博客
06-24 772
在深度学习中，常见的权重初始化方法包括零初始化、随机初始化、Xavier（Glorot）初始化、He初始化、正交初始化、Lecun初始化等。这些方法在不同的场景和网络结构下有不同的效果。
掌握深度学习：权重初始化编程作业指南
在深度学习的历史中，研究者们提出了多种权重初始化策略来应对上述问题，这些方法在deeplearning.ai的课程中都有所涵盖： 1. **零初始化**：将所有权重设置为零。这种方法的问题在于它会导致梯度消失（如果使用...
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