【从零开始学习深度学习】17. Pytorch中模型参数的访问、初始化和共享方法
本文将深入讲解如何访问和初始化模型参数，以及如何在多个层之间共享同一份模型参数。 我们先定义一个含单隐藏层的多层感知机。我们依然使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。与之前不同的是，在这里我们从nn中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。 import tor...
深度学习参数初始化（二）Kaiming初始化 含代码
一、介绍 Kaiming初始化论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.01852 Xavier初始化在ReLU层表现不好，主要原因是relu层会将负数映射到0，影响整体方差。而且Xavier初始化方法适用的激活函数有限：要求关于0对称；线性。而R...
深度学习参数初始化（一）Xavier初始化 含代码
一、简介 网络训练的过程中, 容易出现梯度消失(梯度特别的接近0)和梯度爆炸(梯度特别的大)的情况,导致大部分反向传播得到的梯度不起作用或者起反作用. 研究人员希望能够有一种好的权重初始化方法: 让网络前向传播或者反向传播的时候, 卷积的输出和前传的梯度比较稳定. 合理的方差既保证了数值一定的不同, 又保证了数值一定的稳定.(通过卷...
【深度学习】1-权重参数全相同值初始化，导致无法训练-python
1. 训练结果不稳定虽然我大致知道模型中的每段代码大致在做什么，但现在我有些茫然了，感觉这些代码根本不在我的掌控之中。这种感觉有点糟糕，不过学习本来就是一个一边使用和一边了解的过程。我后来猜测原因应该在权重参数那里。因为，权重参数是使用随机取样来初始化的。我这里使用的是正态分布(normal)中的随机取样。也就是说，每次开始训...
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