北欧LSUV小改添战力 Volvo XC90 Facelift

Volvo XC90在推出三年后进行了小改款,新增3.2升直六引擎,提升了动力性能并保持良好的燃油经济性。外观上进行了细微调整,内饰增加了更多豪华元素和高级配置,如RTI卫星导航、Dynaudio音响系统等。

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北欧LSUV小改添战力 Volvo XC90 Facelift

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目前国内销量占Volvo全车系一半以上的XC90,是Volvo的重要战力,而在该车系推出3年后,小改款新车将开始量产,外观更动不多,而增加的全新3.2升车型将提供XC90更完整的产品线阵容。

XC90
车系对于Volvo Taiwan的重要性不言而喻。该车系自20035月在台上市之后即以风格独具的优雅线条、高水平的完装质量与内装质感,再加上Volvo一向强调的车辆安全防护以及同级LSUV中唯一的三排七人座设定(在奥迪全新LSUV Q7上市之后,后者也将有相同诉求)深受消费者青睐,缔造出亮眼的销售佳绩,这由3年前该车系在国内刚上市头一年只有204辆,迅速成长至来年的706辆以及在去年一举来到831辆之多的销量表现即可看出,同级的欧洲竞争对手之中,仅落后于BMW X5车系的1320辆,至于朋驰的ML、福斯的Toua reg与保时捷的Cayenne车系都得伏首称臣。

Right-click here to download pictures. To help protect your privacy, Outlook prevented automatic download of this picture from the Internet.事实上,XC90在国外同样也颇受好评,由去年原本目标量产5万辆持续增加至9万辆即可见一般。而为了强化产品力,Volvo原厂在该车系推出3年后,于今年4月在官方网站公布了XC90的改款消息,以更接近轿车设计的外观、内装铺陈、高级影音系统与新增的引擎动力,再添该车系的难挡魅力。

此回改款重点当属搭载新引擎车型的追加,在原本的4.4V82.5升直5涡轮增压之外,加入将首度搭载于新S80上、Volvo自行研发的全新3.2升直6引擎,本体大部分采全铝合金制造,不仅有效减轻引擎重量,就连体积也与Volvo5引擎相当,甚至油耗都有不相上下的表现。该具引擎可输出238匹最大马力与32.6公斤米最大扭力,并针对SUV需要灵敏动力反应与高性能表现相结合的操驾特性为调校方向,同时其小巧的体积与采反置设计后在引擎室所增加的缓冲区域,更有助于降低意外撞击行人后的人员伤害。新引擎的进气系统在VCT可变凸轮轴正时与CPS凸轮轴曲线转换技术加入后,使得进气汽门可以根据转速及负荷改变开启高度,视情况以高、低角度分别应付动力表现与油耗经济的不同需求,再加上VIS可变进气系统,让整个引擎所有转速域皆有最佳的动力输出。另外,为了减少直6引擎相对较多的震动,减震装置已内建于引擎本体之中。

Right-click here to download pictures. To help protect your privacy, Outlook prevented automatic download of this picture from the Internet.新车在外观部分并无大幅的更动,几处细节包括车头水箱护罩加入镀铬饰条外框、前/后保险杆颜色则加重与车色的区别以及经过重新设计的尾灯组样式。此外,现在XC90全车系的车侧饰条与车门把手皆采与车身同色,车侧后视镜在与车身同色之外还新增嵌入式方向指示灯,提升新车整体豪华气息。内装部分,除了颜色的选择增加之外,高级软皮质与新增木纹饰板更加添新车的优雅质感。在配备方面则增加了改良过的RTI卫星导航与Dynaudio喇叭与杜比环绕音效系统。而助于夜间巡航安全的主动转向氙气头灯、附于车侧后视镜上的BLIS盲点信息系统与广角附动线显示的倒车辅助摄影系统现在都在标准配备之列,以更完整的功能性提供消费者全新LSUV的驾驭体验。

XC90的目标市场仍以北美为主,Volvo原厂表示该车系在美国的销量将占五成左右,接着为英国、德国、加拿大与西班牙。至于国内,Volvo Taiwan表示将不排除新车的引进,不过时间将在明年之后。新XC90已经开始量产,预计最快将在今年秋季可以交车。

<think>好的,我现在需要回答用户关于“特殊改进的初始化方法或建议”的问题。首先,用户提到了初始化方法,可能是在机器学习和神经网络训练的上下文中。我需要先回忆相关的初始化方法,以及它们的改进版本。 首先,常见的初始化方法有Xavier初始化和He初始化。Xavier初始化(Glorot初始化)适用于sigmoid或tanh激活函数,而He初始化则是针对ReLU激活函数提出的。根据用户提供的引用[1],里面提到了He等人的建议,使用ReLU单位时,初始化权重为w = np.random.randn(n) * sqrt(2.0/n)。这说明He初始化是一个重要的改进方法。 接下来,用户可能想知道除了这些标准方法之外,还有哪些特殊的改进方法。我需要考虑一些进阶的初始化策略,比如LSUV(Layer-sequential Unit-variance)初始化,或者结合批归一化(Batch Normalization)的初始化方法。引用[1]中也提到了批量标准化,这可能与初始化方法结合使用。 另外,残差网络中的初始化方法可能也有特殊处理,比如在ResNet中,某些层的初始化可能需要调整。还有针对特定激活函数的初始化,比如Leaky ReLU或ELU可能需要不同的方差调整。 还要注意权重初始化的分布选择,比如使用截断正态分布而不是普通正态分布,以防止梯度消失或爆炸。此外,自适应初始化方法,如数据相关的初始化(Data-dependent Initialization),可能在训练前通过少量数据调整初始参数。 需要检查是否有其他文献中的改进方法,比如MSRA初始化,或者针对特定网络结构(如Transformer)的初始化策略。例如,Transformer模型中的注意力层通常使用特定的初始化来保持梯度的稳定性。 还要考虑用户提供的引用内容,引用[1]提到He初始化和批量归一化的结合使用,这可能是一个关键点。需要指出初始化与归一化技术的协同作用,比如在使用批量归一化时,初始化可能可以更简单,因为批量归一化本身有助于稳定激活分布。 总结可能的改进方法:He初始化及其变种、LSUV初始化、结合批量归一化、残差结构初始化、自适应方法、针对特定激活函数的调整,以及截断分布的使用。需要将这些方法分点列出,并结合引用中的内容,特别是引用[1]提到的He初始化与批量归一化。 最后,确保回答结构清晰,分点说明每个方法,并自然地加引用标记。同时,生成的相关问题要围绕初始化方法的应用场景、比较、与归一化的关系等。</think>在神经网络训练中,权重的初始化方法对模型收敛速度和性能有显著影响。以下是几种特殊改进的初始化方法及建议: ### 1. **He初始化(针对ReLU族的改进)** - 针对ReLU及其变种(如Leaky ReLU、PReLU)激活函数,He初始化通过调整权重的方差为$\sqrt{2/n}$($n$为输入节点数),以缓解梯度消失问题。公式为: $$w = \text{np.random.randn}(n) \times \sqrt{\frac{2}{n}}$$ 此方法在深层网络中表现优异,尤其与批归一化结合时效果更显著[^1]。 ### 2. **LSUV(逐层单位方差)初始化** - 通过逐层调整权重,使得每层输出的方差接近1。具体步骤: 1. 使用普通初始化(如He初始化); 2. 前向传播小批量数据; 3. 调整权重使输出方差标准化至1。 - 此方法能更精细地控制激活分布,适用于对初始化敏感的架构(如Transformer)。 ### 3. **残差网络(ResNet)的初始化** - 在残差块中,最后一层的权重初始化为0,以确保初始阶段残差路径近似恒等映射。例如: ```python # 残差块最后一层卷积的权重初始化为0 nn.init.zeros_(res_block.last_conv.weight) ``` - 可加速深层网络的早期训练阶段。 ### 4. **数据依赖型初始化(Data-dependent Initialization)** - 通过少量数据前向传播,动态调整初始化参数。例如: - 根据输入数据的实际分布修正权重方差; - 在生成对抗网络(GAN)中,使用自适应的谱归一化(Spectral Normalization)。 ### 5. **截断正态分布初始化** - 使用截断的正态分布(如范围$[-2\sigma, 2\sigma]$)代替普通正态分布,避免极端权重值。例如: ```python torch.nn.init.trunc_normal_(tensor, mean=0, std=0.02, a=-0.04, b=0.04) ``` - 在Transformer模型中广泛用于注意力层的初始化。 ### 6. **与批量归一化的协同使用** - 当网络包含批量归一化层时,初始化方法可适当简化,因为批量归一化本身会标准化激活值。此时建议: - 使用较小的初始化方差(如$\sqrt{1/n}$); - 结合He初始化仍能提升稳定性[^1]。
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