神经网络三之权重参数的初始化技巧

最新推荐文章于 2025-04-22 18:59:46 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 神经网络 权重 初始化
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本文探讨了神经网络权重初始化的重要性和常见策略。避免使用相同恒定值，建议使用（-1.0, 1.0）的均匀分布初始化，以防网络饱和。更科学的方法是依据链接数量采用正态分布，均值为0，标准差与链接数量的平方根的倒数成比例。" 133447693,19673931,Python实现列表元素逆序排列,"['python', '编程', '开发语言']

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神经网络的结构是开发都自己定义的，主要包括神经网络的层数、每层的结点数、层与层之间的连接方式，神经网络的训练过程就是学习参数的过程，而刚开始训练时参数矩阵都是通过一定的方式生产的。下面分别介始常用的参数矩阵的生产方式

基本原则

一般情况下较大的初始权重经过前向传播过程，到输出层的的输出信号也是较大的对一些激活函数如sigmod会过快的导致网络饱和，就会导致学习权重的能力下降，所以一般应避免权重的初始值过大。经实践证明初始权重选在（-1.0,1.0）是最合适的（

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【TORCH】神经网络权重初始化和loss为inf
Never Give Up
07-06 1097
在 PyTorch 中，有多种常见的权重初始化方法，可以根据具体情况选择最适合的方法。在 PyTorch 中，如果不显式设置权重初始化，模型层会使用默认的初始化方法。输入数据的范围和分布会影响神经网络的训练过程，因此权重初始化需要与之配合，以确保模型能够有效地学习和收敛。通过合理选择权重初始化方法和对输入数据进行适当的预处理，可以确保模型更稳定和高效地训练。通过这些方法，您可以灵活地初始化神经网络的权重，从而提高模型的训练效果和收敛速度。通过这些方法，您可以确保模型的权重初始化适当，并避免损失为。
神经网络参数初始化
小森的博客
05-01 1816
💽参数初始化是神经网络训练过程中的一个重要步骤。对于偏置，通常可以将其初始化为0或者较小的随机数。然而，对于权重w的初始化，我们通常会采用更加复杂的方法，以确保网络能够更好地学习数据的特征。我们先给机器一个架构，如下图的两个隐藏层，还有这些神经元，还有给定激活函数，让机器去找w 的取值！这个模块提供了多种预定义的初始化方法，用户可以根据需要选择合适的方法来初始化网络参数。在PyTorch中，一般我们在构建网络模型时，每个网络层的参数都有默认的初始化方法，如果需要自定义参数的初始化，可以使用。
神经网络中参数的初始化方法
Well~
01-20 7328
昨天做完了coursera上ng神经网络课程的第一节第四周作业，终于完整地实现了一个深层神经网络。当我准备整理一下思路和代码，写一个自己的神经网络时（其实就是copy代码），问题来了。我的代码的训练结果与课程作业中的结果差别很大： 左边是作业中的结果，右边是我自己的结果，显然我的结果有问题。在梯度下降过程中，我的代价函数一直保持在0.6几，似乎陷入了局部最优解（不知道是不是这个原因），而在左...
深度学习中的“重参数化”总结
最新发布
basketball616的博客
04-22 823
深度学习中的重参数化（Reparameterization）是一种数学技巧，主要用于解决模型训练过程中随机性操作（如采样）导致的梯度不可导问题。在涉及概率生成的任务中（如变分自编码器VAE），我们希望从潜在变量的分布中采样，这个分布通常是某种分布（例如高斯分布，参数化为均值。（通常为标准分布，如标准正态分布），将随机性转移到外部，使采样过程变为可导操作。重参数化技巧通过引入一个独立的随机变量来解决这个问题，使得采样过程可导。策略网络输出动作分布的参数，通过重参数化采样动作，使梯度可传回策略网络。
神经网络系列---权重初始化方法
weixin_43763292的博客
02-24 3042
n_in：代表上一层（前一层）的节点数量，也就是当前层的输入数量。在神经网络中，每个神经元都会接收来自上一层所有节点的输入，这些输入被加权和后传递给当前神经元的激活函数。因此，n_in指的是上一层与当前层之间的连接数量。n_out：代表当前层的节点数量，也就是当前层的输出数量。每个神经元会将经过激活函数处理后的结果传递给下一层所有节点，形成下一层的输入。适用于激活函数为tanh或sigmoid的情况。对于带有ReLU激活的卷积层，可以使用相同的初始化方法，只是需要考虑卷积层的输入通道数量（即n_in）。
权重参数初始化方法总结
qq_41627642的博客
05-04 1656
随机正态分布 np.random.randn(node_in, node_out) 设均值为0，标准差为1。 二、Xavier初始化 Xavier initialization 发音/‘zeɪvɪr/可以解决上面的问题！其初始化方式也并不复杂。Xavier初始化的基本思想是保持输入和输出的方差一致，这样就避免了所有输出值都趋向于0，使得网络中信息可以更好的流动。 它有个缺陷：只适用于关于0对称、...
神经网络推理处理 权重参数
10-30
MNIST数据集，权重参数模型 神经网络推理处理 在MNIST中可以直接使用此模型 识别率93%
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。...因此，通常对神经网络的模型参数，特别是权重参数进行随机初始化。随机初始化模型参数的方法有很多，可以使用正态分布的随
深度学习之:神经网络参数(权重)初始化
The Best or Nothing.
11-15 3683
参数初始化 在我们真正开始训练网络之前，我们必须要知道如何去初始化神经网络的参数。 Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method will help learning.      我们先来看看三种...
卷积神经网络（CNN）中的权重（weights）和偏置项（bias）
搏博的专栏
11-18 7178
2. 数量：卷积层中的权重数量取决于卷积核的大小、数量以及输入数据的通道数，卷积核表示为（卷积核宽、卷积核高、通道数、卷积核数）。综上所述，权重和偏置项是卷积神经网络中的核心参数，它们通过学习和调整来捕捉输入数据中的特征，并优化模型的性能。在卷积神经网络（CNN）中，权重（weights）和偏置项（bias）是两个至关重要的参数，它们在网络的学习和推断过程中起着关键作用。3. 模型优化：通过训练过程中的权重和偏置项更新，网络可以逐渐减小损失函数的值，从而提高模型的准确性和泛化能力。
深度学习之权重初始化
qq_52302919的博客
07-10 1657
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。
Keras官方中文文档：初始化方法Initializers
热门推荐
macair123的博客
03-10 1万+
初始化方法初始化方法定义了对Keras层设置初始化权重的方法不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法，一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer，例如：model.add(Dense(64, kernel_initializer='random_uniform', b...
神经网络权重初始化的三种方法
konglong2017的博客
10-23 7541
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41417982/article/details/81507523 在以往的文章里面，全连接层的权重我是给初始化成0的，但卷积层是初始化成正态分布。其实，权重初始化成0是一件很糟糕的事情。 举一个二分类的例子。我们有损失函数L=f−yL=f−y一共两个神经元，每个神经元又是一个两个数值的向量。如图： 那么问题来了，既然我们都把...
深度学习神经网络中权重的初始化
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。...
神经网络重参数化（一）RepVGG Making VGG-Style ConNets Great Again
goodluckcwl的专栏
07-24 688
训练VGG
清华大学丁霄汉：深度网络重参数化——让你的模型更快更强
读芯术的博客
08-07 1万+
不到现场，照样看最干货的学术报告！嗨，大家好。这里是学术报告专栏，读芯术小编不定期挑选并亲自跑会，为大家奉献科技领域最优秀的学术报告，为同学们记录报告干货，并想方设法搞到一手的PPT和现...
神经网络所有的网络权重数据集汇总
canpian7的博客
04-19 581
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim
神经网络中的权重初始化
A496608119的博客
04-09 4189
目录 权重的初始值 1 可以将权重设置为0吗？ 2 隐藏层的激活值的分布（sigmoid函数为例） 3 ReLU的权重初始值 4 总结 权重的初始值 在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。接下来介绍下权重初始值的推荐值 1 可以将权重设置为0吗？ 如果我们把权重初始值全部设为0以减小权重的值，会怎么样呢？从结论来说，将权重初始值设为0不是一个好主意。事实上，将权重初始值设为0的话，将无法正确进行学习。 为什么不能将.
【机器学习与深度学习理论要点】12.神经网络权重初始值如何设置？
yegeli的博客
08-09 2402
在神经网络的学习中，权重的初始值特别重要。实际上，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经网络的学习能否成功。 1）权重初始值不能设置为0 如果把权重初始值全部设为0，在误差反向传播法中，所有的权重值都会进行相同的更新，神经网络将无法正常学习。比如，在2层神经网络中，假设第1层和第2层的权重为0。这样一来，正向传播时，因为输入层的权重为0，所以第2层的神经元全部会被传递相同的值。第2层的神经元中全部输入相同的值，这意味着反向传播时第2层的权重全部都会进行相同的更新。因此，权重被更新为相同的值，并拥有了对称的值
探讨神经网络参数初始化方法对训练影响
描述中提到了权重和偏置项是训练神经网络时需要初始化的参数，并且强调了初始化的重要性。由于神经网络是通过迭代优化算法（如梯度下降）来更新参数的，如果初始化不当，可能会造成训练过程中的一些问题。例如，如果...
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