在深度神经网络中,网络权重的初始化非常关键,因为它对网络的训练速度、收敛能力以及最终的性能都有重大影响。具体来说,权重初始化的重要性主要体现在以下几个方面:
爆炸问题:深度神经网络在反向传播时容易遇到梯度消失或者梯度爆炸的问题。如果权重初始化得太小,信号可能会在通过每层时逐渐衰减,导致梯度消失;相反,如果权重初始化得太大,则信号可能会随着传播变得越来越大,导致梯度爆炸。合理的初始化方法可以缓解这些问题,确保梯度在合适的范围内。
为了解决上述问题和挑战,研究者们提出了多种权重初始化方法。例如:
总之,合理选择和调整深度学习模型中的权重初始化方法是确保模型良好训练行为和高性能表现的关键步骤之一。
值得注意的是,PyTorch 的 torch.nn.init
模块中的所有函数都旨在用于初始化神经网络参数,因此它们都在 torch.no_grad()
模式下运行,不会被自动求导考虑在内。函数包括为给定的非线性函数返回推荐增益值(如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等)、用均匀分布或正态分布填充张量、将张量填充为常数值、单位矩阵、Dirac 函数、使用 Xavier 或 Kaiming 方法进行初始化,以及使用截断正态分布和正交方法进行初始化。此外,还提供了稀疏初始化方法。这些初始化方法对于确保神经网络的有效训练非常关键。