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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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 2837
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.
神经网络基础——激活函数的选择、参数初始化
linxinyide的博客
02-20 3019
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。
深度学习之参数初始化问题
weixin_47020721的博客
08-03 1121
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)
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 6103
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...
激活函数的选择，sigmoid/tanh/ReLU的比较
FJZ669的博客
04-01 5949
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...
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 1467
(Neuron)
sigmoid 和tanh 权值初始化区间
aa1064328629的专栏
12-31 1908
来自：http://www.deeplearning.net/tutorial/mlp.html#mlp
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。 ...
深度学习入门-权重初始值(Xavier,He初始值，隐藏层激活函数值的分布)
泥签的博客
02-14 3598
Xavier初始值，He初始值，std=0.01，神经网络初始值问题讨论比较
tensorflow和pytorch中的参数初始化调用方法
凌逆战的博客
11-10 4945
　　神经网络中最重要的就是参数了，其中包括权重项$W$和偏置项$b$。 我们训练神经网络的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视， 　　只列一些常用的！ Tensorflow 常数初始化 tf.constant_initializer(value) value取0，则代表的是全0初始化，也可以表示为tf.zeros_in...
深度学习——Xavier初始化方法
热门推荐
shuzfan的专栏
05-07 14万+
“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等。基于这个目标，现在我们就去推导一下：每一层的权
pytorch初始化
dashan8608的博客
12-12 1840
转载自 https://blog.youkuaiyun.com/dss_dssssd/article/details/83959474 本文内容： 1. Xavier 初始化 2. nn.init 中各种初始化函数 3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布 torch.nn.ini...
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 7191
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
Pytorch神经网络初始化kaiming分布
winycg的博客
01-25 2万+
函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算。 增益值gain是一个比例值，来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。 fan_in和fan_out pytorch计算fan_in和fan_out的源码 def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor): ...
pytorch学习：xavier分布和kaiming分布
qq_40206371的博客
08-31 3556
1 函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)提供了对非线性函数增益值的计算。 增益值gain是一个比例值，来调控输入数量级和输出数量级之间的关系。 常见的非线性函数的增益值（gain）有： 2fan_in和fan_out 以下是pytorch计算fan_in和fan_out的源码 def _calculate_fan_in_and_fan_out(tensor): dimensions = ...
【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
05-24 763
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 3182
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::...
不同激活函数对初始化方法选择的具体影响？
最新发布
04-19
根据之前的回答和用户提供的引用，Xavier初始化适用于S型激活函数，比如Sigmoid和Tanh，而Kaiming是针对ReLU设计的。用户引用的资料[2]提到，Kaiming专门优化ReLU的特性，因为ReLU在输入小于等于零时输出为零，这会...
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