神经网络初始化函数~Xavier(tanh激活函数），kaiming（relu激活函数），详情请看下面链接

最新推荐文章于 2024-09-09 20:21:30 发布
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分类专栏： theory
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AI人工智能深度学习算法：权重初始化与激活函数选择
AI天才研究院
06-20 895
1.背景介绍 深度学习，作为人工智能的核心技术，已经在诸多领域取得了重大的突破。然而，深度学习模型的训练过程却充满了挑战，权重初始化和激活函数选择是其中的两个关键因素。这两者的选择会直接影响到模型的训练速度、准确性和稳定性。本文将深入探讨权重初始化和激活函数选择对深度学习模型性能的影响，并提供一些实用的建议。
深度学习之参数初始化策略
浅梦的学习笔记
10-13 1万+
本文介绍了深度学习中参数的初始化对训练的影响以及常用参数初始化策略，标准初始化，Xavier初始化，He初始化。
pytorch_lesson13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）解决激活函数sigmoid or tanh/relu梯度不均匀的问题
weixin_51589123的博客
05-25 2709
提示：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！ 文章目录前言一、Xavier方法1.Xavier初始化参数方法基础理论 前言 本部分内容介绍的是：参数初始化优化方法，也就是针对tanh和Sigmoid激活函数的Xavier方法，以及针对ReLU激活函数的Kaiming方法（HE初始化）。 一、Xavier方法 1.Xavier初始化参数方法基础理论 回顾Glorot条件，我们要求正向传播时候数据流经每一层前后的方差一致，并且反向传播时.
深度学习中权重初始化的方法：Xavier initialization、He initialization
CrazyH2的博客
03-30 478
Xavier Initialization 核心思想：正向传播时，激活值的方差保持不变；反向传播时，关于状态值的梯度的方差保持不变。 He Initialization 核心思想：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。 Xavier假定激活函数在0附近为线性函数，这对于Relu是不成立的。he初始化是针对Relu激活函数的初始化方法。 总结： Xavier假设激活函数关于0对称，在0附近为线性函数。适用于tanh和softsign激活函数。 He初始化适用于Relu激
深度学习之参数初始化问题
weixin_47020721的博客
08-03 1086
如果输入不止3个，而是n个输入，y的离散程度将会被进一步放大，当不使用任何激活函数的时候，放大的y值将被累积在反向传播的过程里，这将造成梯度爆炸，如果使用tanh作为激活函数，也有可能因为y的值过大或者过小得到一个非常小或者非常大的梯度，造成梯度爆炸和梯度消失。当参数都初始化为0，两个神经元的梯度一样，初始值一样，最后会导致训练过程中的变化也一样，无法学习更复杂的特征，这种情况称为对称现象。2、方差的线性性质：对于两个随机变量X和Y，如果它们是独立的，那么Var(X+Y) = Var(X) +Var(Y)
神经网络基础——激活函数的选择、参数初始化
linxinyide的博客
02-20 2887
神经网络基础概述，介绍各个激活函数以及选择方法，包括sigmoid、tanh、ReLU、SoftMax等，了解参数初始化的各种方法及如何选择，主要包括kaiming、xavier等。
sigmoid函数_温故知新——激活函数及其各自的优缺点
weixin_39945445的博客
11-22 5962
1.什么是激活函数？所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图，在神经元中，输入（inputs ）通过加权，求和后，还被作用在一个函数上，这个函数就是激活函数。2.为什么要用激活函数？如果...
对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解
09-18
Xavier初始化（Glorot初始化）用于保证在前向传播和反向传播时信号的方差不会消失或者爆炸，这对于使用tanh或者sigmoid激活函数时非常有效。 在实际应用中，通常会根据神经网络的结构和使用的激活函数选择合适的...
神经网络—参数初始化、激活函数、损失函数及反向传播算法
m0_68153457的博客
09-09 1342
(Neuron)
sigmoid 和tanh 权值初始化区间
aa1064328629的专栏
12-31 1887
来自：http://www.deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp
激活函数的选择，sigmoid/tanh/ReLU的比较
FJZ669的博客
04-01 5875
原文:https://www.cnblogs.com/makefile/p/activation-function.html#undefined©康行天下（只摘取部分内容） 激活函数选择 首先尝试ReLU,速度快,但要注意训练的状态. 如果ReLU效果欠佳,尝试Leaky ReLU或Maxout等变种。 尝试tanh正切函数(以零点为中心,零点处梯度为1) sigmoid/tanh...
tanh激活函数
zrh_优快云的博客
07-31 1万+
tanh激活函数                         tanh也是一种非常常见的激活函数。与sigmoid相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比sigmoid快，减少迭代次数。 然而，从图中可以看出，tanh和sigmoid一样具有软饱和性，从而造成梯度消失。 ...
Tensorflow LSTM选择Relu激活函数与权重初始化、梯度修剪解决梯度爆炸问题实践
肖永威的专栏
03-27 6998
我最近研究多层LSTM在时序业务场景中的应用，基于Tensorflow框架实现的时候，如果把激活函数由默认tanh换成Relu时，出现梯度爆炸及难于训练问题，通过权重初始化、梯度修剪解决梯度爆炸问题。
CNN数值初始化——xavier（上）
zhongshaoyy的博客
10-28 1万+
作者：冯超 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22028079 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 上一回我们做了三个小实验。第一个是正常的实验，表现优异；第二个实验我们把初始化调整得很奇葩（为什么奇葩？），最终训练结果弱爆了；第三个实验我们把非线性函数重新换回sigmoid，模型奇迹般地回血，虽然表现不够完美
【神经网络】权值初始化以及常见的激活函数对应的初始化方法（Pytorch)
qq_39332551的博客
05-24 720
权值初始化是搭建神经网络之后的重要步骤。适当的初始化可以加速模型的收敛，而不适当的初始化则会使梯度消失或爆炸，下面主要针对常见的激活函数简要介绍两种权值初始化方法。 Xavier 方法 该方法主要针对饱和激活函数如 sigmoid 和 tanh 等。pytorch中的调用语句为： tanh_gain = nn.init.calculate_gain('tanh') nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data, gain=tanh_gain) Kaiming 方法 该
激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
weixin_30950607的博客
02-18 3093
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导::...
关于xavier初始化的一些解释
水不在深有江的博客
07-23 3404
感谢师兄的启发，查阅资料查到了 https://blog.youkuaiyun.com/zhongshaoyy/article/details/52957760 对于he initialization没有查到，先在这里留着吧。。。
深度学习参数初始化（weights initializer）策略大全
热门推荐
MIss-Y的博客
03-21 3万+
前言：深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程，很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的，不需要什么讲究，但是实际上，一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛，这都是至关重要的，有时候因为参数初始化的缘故，甚至得不到好的训练结果。本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络...
Sigmoid、Tanh、ReLu 这三个激活函数有什么缺点或不足，有没改进的激 活函数？
古月哥欠666的博客
08-13 2232
Sigmoid、Tanh、ReLu 这三个激活函数有什么缺点或不足，有没改进的激 活函数？ 答： sigmoid 缺点：若激活值很大的时候或者很小，激活函数在其区域梯度很小使 得训练速度很慢。 Tanh 缺点：同上。 Tanh 优点：数据类似于集中于零左右。 ReLU 缺点：在零的时候不可导，若激活值小于零，梯度为零，使得训练速度 很慢，不过这种情况很少发生，有足够多的神经元使得其 z 值大于零。 改进：采用含虚弱的 ReLU 激活函数，即若小于零时，也让其有点梯度。比如 小于零时，激活函数为：0.01Z
relu激活函数论文
最新发布
03-28
### 关于ReLU激活函数的研究论文 ReLU（Rectified Linear Unit）是一种广泛应用于神经网络中的激活函数，因其简单性和高效性而备受关注。最早的ReLU概念可以追溯到Nair和Hinton的工作，在他们的研究中首次提出了ReLU作为一种有效的非线性变换方法[^2]。 #### ReLU 的原始出版物 ReLU的最初定义可以在以下论文中找到： - **"Rectifier Nonlinearities Improve Neural Network Acoustic Models"** by Xavier Glorot, Antoine Bordes, and Yoshua Bengio (2011)[^6]。这篇论文探讨了不同类型的非线性激活函数对语音识别模型的影响，并指出ReLU相比传统的Sigmoid或Tanh函数具有更好的性能。 此外，另一篇重要的文章是： - **"Deep Sparse Rectifier Neural Networks"** by Vinod Nair and Geoffrey Hinton (2010)[^7]。这篇文章详细介绍了ReLU的设计理念及其在深层神经网络中的应用效果。 #### ReLU 变体的发展 除了标准的ReLU之外，还有多种变体被提出以解决其潜在缺陷，例如梯度消失问题。以下是几个常见的ReLU变体及相关文献： - **Leaky ReLU**: 提出了允许少量负输入传递的小正梯度机制，防止训练过程中梯度完全消亡的情况发生。 - 文献推荐："Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks" by Xavier Glorot et al.[^8] - **Parametric ReLU (PReLu)**: 这种自适应版本允许学习参数控制斜率值，从而提高灵活性。 - 推荐阅读：“Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification” by Kaiming He et al.[^9] - **Exponential Linear Units (ELUs)** 和其他改进型激活函数也逐渐成为研究热点之一。 #### 经典CNN架构中的应用实例 在许多经典的卷积神经网络结构设计里，比如GoogLeNet以及ResNet等都采用了基于ReLU或者它的变形形式作为主要激活单元[^5]。这些成功的案例进一步验证了该类激活方式的有效性与普适价值。 ```python import torch.nn as nn class SimpleNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNN, self).__init__() self.fc = nn.Linear(100, 50) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.fc(x) x = self.relu(x) # 使用ReLU激活函数处理数据流 return x ```
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