- 全0初始化。
- 随机初始化(高斯随机化、均匀随机化)。
- 稀疏随机化(将权重全部初始化为0，然后为了打破对称性在里面随机挑选一些参数附上一些随机值)。
- 初始化偏置(bias)(通常初始化为0，因为权重已经打破了对称性，所以使用0来初始化是最简单的)。
- 批标准化(Batch Normalization)
- 核心想法就是标准化这个过程是可微的。
- 可以将标准化过程应用到神经网络的每一层中做向前传播和反向传播，通常批标准化应用在全连接层后面、非线性层前面。
- 可以理解为在网络的每一层前面都会做数据的预处理。
摘要：本文是深度学习最佳实践系列博客之权重初始化，主要介绍权重初始化的相关问题及方法，文中提及的权重初始化方法均可...
感知机(单层神经网络) 输入层 输出层: 初始化权重 初始化权重 设计模型 损失函数通过推导我们可以得到 变化率...
All Zeros or Ones Uniform Distribution 权重初始化
全0初始化。 随机初始化(高斯随机化、均匀随机化)。 稀疏随机化(将权重全部初始化为0，然后为了打破对称性在里面随...
原贴 GaussianWeights are randomly drawn from Gaussian distr...
权重初始化对于训练神经网络至关重要，好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。 在pytorch的使用过程...
Day 9 6.1 参数的更新 6.2 权重初始值 6.2.1 权重初始化为0？ 权值衰减是一种通过减小权重参数的...
当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，...
权重初始化 small random numbers(gaussian with zero mean and 1e...
神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishi...
本文标题：权重初始化
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/utncpftx.html
网友评论