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RSS订阅原创 Pytorch下训练神经网络，卷积核的初始权重设置
训练了一些网络，发现一个问题，怎样查卷积核的初始权重，以及初始权重是如何配置的？1.首先了解初始化的目的使得神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数的梯度能为0。那么参数初始化应该满足：各层激活值不会出现饱和现象；各层激活值不为0。2.随机生成小的随机数我们将参数初始化为小的随机数。其中randn从均值为0，标准差是1的高斯分布中取样。需要注意的是参数初始值不能取得太小，因为小的参数在反向传播时会导致小的梯度，对于深度网络来说，也会产生梯度消失问题，降低参数的收敛速度。3.Pytorch
2020-06-28 18:30:57
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原创 使用Pytorch框架训练时图片无法显示
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2020-06-20 09:01:05
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空空如也
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