PyTorch----torch.nn.init.kaiming_normal_

神经网络为什么要进行权重初始化? 

        神经网络进行权重初始化的目的在于促进网络的有效训练和收敛。正确的权重初始化可以帮助缓解梯度消失或梯度爆炸等问题,并且有助于加速训练过程。以下是权重初始化的几个重要原因:

1. **避免梯度消失或梯度爆炸**:如果权重初始化过大,可能会导致梯度爆炸,从而使网络参数迅速变得极大。相反,如果权重初始化过小,可能会导致梯度消失,使得网络难以学习。通过适当的初始化方法,可以使权重分布在一个合理的范围内,有助于避免梯度消失或梯度爆炸。

2. **加速收敛**:良好的权重初始化可以帮助网络更快地收敛到一个较好的解决方案。初始化的好坏直接影响网络的初始状态,从而影响了训练过程中参数的更新速度和模型的收敛速度。

3. **防止权重对称性**:如果所有的权重都初始化为相同的值,那么在反向传播过程中,它们会以相同的方式更新。这可能导致网络无法学习到丰富的特征表示。通过随机初始化权重,可以破坏权重的对称性,使得每个神经元都能够学习到不同的特征。

4. **避免陷入局部最优解**:神经网络的损失函数通常是非凸的,存在许多局部最优解。通过良好的权重初始化,可以提高网络收敛到全局最优解的概率,从而提高模型的性能。

5. **稳定性和鲁棒性**:适当的权重初始化可以提高网络的稳定性和鲁棒性,使得网络对输入数据的变化具有更好的适应性。

综上所述,权重初始化是神经网络训练中非常重要的一步,它直接影响着网络的训练效果和性能。选择合适的权重初始化方法可以提高网络的训练速度、模型的性能和稳定性。

Kaiming初始化方法

Kaiming初始化方法是由何博士(He Kaiming)等人提出的,主要针对深度神经网络中的ReLU(修正线性单元)激活函数而设计的一种权重初始化方法。该方法旨在解决传统的初始化方法对深度神经网络的训练效果不佳的问题。

传统的初始化方法,如Xavier初始化,是根据输入和输出层的连接数来初始化权重的,但在使用ReLU激活函数时,这种方法可能导致梯度在反向传播过程中逐渐消失,尤其是在深度网络中。Kaiming初始化方法的提出就是为了解决这个问题。

Kaiming初始化方法的核心思想是根据激活函数的特性来初始化权重,从而保持梯度的稳定传播。具体而言,对于ReLU激活函数,Kaiming初始化方法使用了激活函数的非线性属性,将权重初始化为以0为中心、标准差为sqrt(2 / fan_in)的正态分布,其中fan_in表示输入的数量。

这个初始化方法的理论基础是根据了解ReLU激活函数在负半轴上的性质。在ReLU中,负数部分的梯度为零,因此通过使用以0为中心的分布来初始化权重,可以使得神经元在训练过程中更容易激活,并且有助于避免梯度消失问题。

总之,Kaiming初始化方法的提出为深度神经网络的训练提供了更有效的初始化策略,特别是在使用ReLU等激活函数时。它帮助加速网络的收敛速度,并提高了网络的性能和稳定性,成为了训练深度神经网络时广泛使用的初始化方法之一。

 nn.init.kaiming_normal_方法

        'nn.init.kaiming_normal_' 是PyTorch中的一个方法,用于根据ReLU (Rectified Linear Unit,整流线性单元)激活层的kaiming(也称为He)初始化方案初始化神经网络层的权重。这种初始化方法对深度神经网络特别有用,在深度神经网络中,使用标准初始化技术可能会导致训练期间梯度消失或爆炸。

        Kaiming初始化方法用正态分布中采样的值初始化权重,该正态分布的均值为0,标准差根据层中使用的特定非线性计算。对于ReLU激活函数,标准差计算为sqrt(2 / fan_in),其中fan_in表示输入单元的数量。

下面是nn.init.kaiming_normal_的语法:

nn.init.kaiming_normal_(tensor, a=0, mode='fan_in', nonlinearity='relu')

tensor:用Kaiming正态分布值初始化的张量。
a(可选):该层之后使用的整流器的负斜率(仅用于'leaky_relu'非线性)。默认值为0,对应于ReLU激活。
mode(可选):它可以是'fan_in'(默认)或'fan_out'。该参数影响如何计算标准差。fan_in:权重是通过线性层(卷积或全连接)隐性确定 ; fan_out:通过创建随机矩阵显式创建权重。

在神经网络中权重初始化的情况下,“fan_out”指的是一层中输出单元(神经元)的数量。

当使用kaiming初始化等方法初始化权重时,使用“fan_out”模式来计算绘制权重的分布的标准差。具体来说,标准偏差计算为sqrt(2 / fan_out)。

在完全连接层(也称为线性层)中,当前层中的每个神经元都连接到前一层的每个神经元。在这方面:

“fan_in”指的是该层的输入单元数量(即前一层的神经元数量)。
“fan_out”指的是该层输出单元的数量(即当前层的神经元数量)。

非线性(可选):层中使用的非线性函数。支持的选项是'relu'(默认)和'leaky_relu'。该参数用于计算正确的标准差。

示例: 

import torch
import torch.nn as nn# Create a linear layer
linear_layer = nn.Linear(10, 5)# Initialize the weights of the linear layer using Kaiming normal initialization
nn.init.kaiming_normal_(linear_layer.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

         在这个例子中,linear_layer是一个线性层,有10个输入单元和5个输出单元。我们使用nn.init.kaiming_normal_,用kaiming正态分布值初始化这一层的权值,特别是对于ReLU非线性。”“mode”参数被设置为“fan_out”,因为它通常用于线性层;并且“nonlinearity”参数被设置为“relu”。

 详细介绍可参考He, K等人于2015年发表的论文《Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification》,论文链接如下:
He_Delving_Deep_into_ICCV_2015_paper.pdf (cv-foundation.org)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/775238.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

设计模式之组合模式解析

组合模式 1)概述 1.定义 组合多个对象形成树形结构以表示具有“整体—部分”关系的层次结构。 组合模式对单个对象(即叶子对象)和组合对象(即容器对象)的使用具有一致性,组合模式又称为“整体—部分”(…

2024-03-27 问AI: 介绍一下深度学习中的 Darknet

文心一言 在深度学习中,Darknet是一个开源的神经网络框架,由Joseph Redmon开发,主要用于实现深度学习算法。它以其高效的实现和速度受到广泛关注,并在许多计算机视觉竞赛中取得了优异的结果。 Darknet的特点包括: 轻…

学习java第二十五天

a. IOC和DI是什么 控制反转IoC是一种设计思想,而依赖注入DI(Dependency Injection)是IOC的一种实现方法。一般来说,对象的创建源自程序本身,而IoC反转了这种模式,将创建对象的控制转移给了第三方(用户)。这…

SpringBoot整合Redis:缓存击穿--互斥锁解决

🎉🎉欢迎光临,终于等到你啦🎉🎉 🏅我是苏泽,一位对技术充满热情的探索者和分享者。🚀🚀 🌟持续更新的专栏Redis实战与进阶 本专栏讲解Redis从原理到实践 …

数字时代的风向标:Facebook如何引领社交媒体的发展方向

引言 在当今数字时代,社交媒体已经成为人们生活中不可或缺的一部分,而Facebook作为其中的领军者,不仅影响着亿万用户的生活,也在塑造着整个社交媒体行业的发展方向。本文将深入探讨Facebook在数字时代的地位、影响力以及对社交媒…

3d放上模型为什么渲染不出来---模大狮模型网

如果在3D软件中放置模型后无法正确渲染出来,可能有几个常见的原因导致这种情况发生: 材质设置问题:确保所放置的模型具有正确的材质和纹理,并且材质设置正确。如果材质设置有误,可能会导致模型无法正确显示。 光照设置…

flink: 从pulsar中读取数据

一、依赖 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apache.org/POM/4.0.0…

配置小程序的服务器域名

准备工作 拥有一个已注册的域名&#xff1a;确保您已经注册了一个符合国家和地区相关法律法规要求的域名。 完成域名备案&#xff08;如有必要&#xff09;&#xff1a;根据国家和地区的法律法规&#xff0c;某些情况下可能需要对域名进行备案才能用于互联网服务。 配置 DNS&…

Vue 二次封装组件的艺术与实践

&#x1f90d; 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6 &#x1f368; 阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1 &#x1f560; 牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》 &#x1f35a; 蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js 和 E…

备考ICA----Istio实验9---熔断Circuit Breaking 实验

备考ICA----Istio实验9—熔断Circuit Breaking 实验 1. 环境准备 创建httpbin环境 kubectl apply -f istio/samples/httpbin/httpbin.yaml kubectl get svc httpbin2. 创建测试用客户端 kubectl apply -f istio/samples/httpbin/sample-client/fortio-deploy.yaml3. 创建Ht…

python笔记进阶--模块、文件及IO操作(1)

目录 一&#xff0e;模块 1.模块的导入和使用 1.1导入整个模块 1.2导入函数 1.3使用as给模块指定别名 2.常见标准库 2.1 import random&#xff1a; 2.2 import math&#xff1a; 2.3正则表达式处理 2.4turtle 二&#xff0e;文件及IO操作 1.文件 1.1绝对路径与相…

Intellij IDEA 类注释模板设置

1、配置全局USER 在此配置全局USER&#xff0c;用于填充自动生成的注释中的作者author属性。 注释模板中的user参数是默认是获取系统的用户&#xff08;当然注释作者也可以直接写固定值&#xff09;&#xff0c;如果不想和系统用户用同一个信息&#xff0c;可以在IDEA中进行配…

【自我提升】一、Hyperledger Fabric 概念梳理

写在前面&#xff1a;最近因为业务需要&#xff0c;开始学习Hyperledger Fabric了&#xff0c;做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了&#xff0c;现在这个技术啥都不懂&#xff0c;就先开个学习专栏&#xff0c;记录记录。顺带也给各位道友参考参考。 目录 …

「媒体宣传」媒体邀约几种常见方法!-51媒体

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 媒体邀约的常见方法确实包括电话邀约、邮件邀约、社交媒体邀约以及通过媒体公关公司代邀约等。 电话邀约&#xff1a;这是一种直接且高效的方式&#xff0c;可以通过电话与媒体记者沟通&…

HTTP请求走私!!!(一)

想都是问题&#xff0c;做才是答案 什么是请求走私&#xff1f; HTTP请求走私是针对于服务端处理一个或者多个接收http请求序列的方式&#xff0c;进行绕过安全机制&#xff0c;实施未授权访问一种攻击手段&#xff0c;获取敏感信息&#xff0c;并直接危害其他用户。 Web 应用…

【前端学习——css篇】4.px和rem的区别

https://github.com/febobo/web-interview 4.px和rem的区别 ①px px&#xff0c;表示像素&#xff0c;所谓像素就是呈现在我们显示器上的一个个小点&#xff0c;每个像素点都是大小等同的&#xff0c;所以像素为计量单位被分在了绝对长度单位中 有些人会把px认为是相对长度&…

大语言模型(LLM)token解读

1. 什么是token&#xff1f; 人们经常在谈论大模型时候&#xff0c;经常会谈到模型很大&#xff0c;我们也常常会看到一种说法&#xff1a; 参数会让我们了解神经网络的结构有多复杂&#xff0c;而token的大小会让我们知道有多少数据用于训练参数。 什么是token&#xff1f;比…

浅聊openGauss逻辑架构

浅聊 openGauss 逻辑架构 概述 openGauss 数据库是一款由华为主导、各个生态合作伙伴共同建设的开源关系型数据库管理系统&#xff0c;开源发行协议遵从木兰宽松许可证 v2。 openGauss 数据库源于 PostgreSQL-XC 项目&#xff0c;内核源于 Postgres 9.2.4&#xff0c;总代码…

mybatis注解方式if标签报错元素内容必须由格式正确的字符数据或标记组成

在使用mybatis的注解方式的时候出现个问题&#xff0c;我需要一个复杂的sql语句&#xff0c;既有if判断又有in语句&#xff0c;刚开始使用mybatis自己的if动态函数的时候完全没问题&#xff0c;代码如下&#xff1a; Select({"select * ","from order_info &qu…

利用python脚本,根据词条爬取百度图片(爬虫)

把广角&#xff0c;换成你的关键词就行 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Mar 29 10:17:50 2023 author: MatpyMaster """ import requests import os import redef get_images_from_baidu(keyword, page_num, save_dir):header {Us…