为什么机器学习专家谈论 Xavier 初始化？
Xavier 初始化是 Xavier 随机梯度下降优化器的一种默认设置，它是由 Google Brain 团队的 David Musser 开发的一种实现梯度下降优化器的方式。
Xavier 初始化通过计算权重和偏置所需的大小来实现最优的初始化策略，以便进行随机梯度下降优化。这种方式是基于矩阵分析的技巧，包括计算输入特征的数量、输出神经元的数量、每个输入特征的平均值、每个输出神经元的平均值、以及一个缩放因子，可以将这些值映射到合适的范围，以便优化器可以收敛到最优解。
Xavier 初始化的目的是尽可能减少初始化参数的大小，从而加快优化器收敛的速度，并减少计算资源的消耗。它在机器学习领域中广泛应用于深度学习和神经网络算法中，并被认为是实现梯度下降优化器最优解的默认初始化方法之一。
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机器学习从深层神经网络开始被大肆宣扬。
在我看来，你必须编程才能完成机器学习。但是是训练数据和标注数据的过程是相同的每个问题。为什么没有一个类似Excel的应用程序可以让成千上万的非专家进行机器学习？
免责声明:我不是一个数据科学家。
浏览 0提问于2016-02-18得票数 0
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有没有办法在预置的tf.estimator中调整权重初始化？我想使用Xavier (tf.contrib.layers.xavier_initializer)之后的方法或来自He的方法。默认情况下使用哪种方法？我无法从文档中找出它。
我使用DNNRegressor。
浏览 3提问于2018-09-27得票数 2
如果一些机器学习算法的时间复杂度可以定义为O(N*P)，其中N是行数，P是特征大小，那么kNN和朴素贝叶斯等机器学习算法的时间复杂度是多少？ O(N*P)时间复杂度是否与O(N)属于同一类别，因此它是“线性复杂度”吗？如果P=N是真的，那么它不能也被算作O(N^2)，因此是二次复杂度吗？那么，我们到底可以称之为什么复杂性，它是不是还没有确定呢？谢谢。
浏览 29提问于2020-12-28得票数 1
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tf.contrib.layers.xavier_initializer()是如何知道激活函数的？
初始化的标准偏差取决于所使用的非线性.对吗？那么tf.contrib.layers.xavier_initializer()是如何知道发生了什么的呢？
以下列情况为例：
W = tf.get_variable("W", shape=[784, 256],
initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
这个W对X做了一些事情，然后结果被传递给一个tanh或relu，或者有你。现在，初始化器在W中，ten
浏览 9提问于2016-09-09得票数 1
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为什么用partial获得一个新的初始化函数会给我一个错误，而lambda却不会？
所有这些职能：
f_init = partial(tf.random_normal, mean=0.0, stddev=0.01, partition_info=None)
f_init = partial(tf.contrib.layers.xavier_initializer, partition_info=None)
f_init = partial(tf.random_normal, mean=0.0, stddev=0.01)
f_init = tf.contrib.layers.xavier_ini
浏览 4提问于2017-04-24得票数 0
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文中首先描述了著名的Glorot初始化，了解了深层前馈神经网络训练的困难。在本文中，它们得到了以下统一的初始化，cf。情商。(16)在其文件中：
\begin{equation} W \sim U\left[ -\frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_j + n_{j+1}}}, \frac{\sqrt{6}}{\sqrt{n_j + n_{j+1}}}\right]. \tag{16}\end{equation}
如果我们看一下PyTorch文档中的权值初始化，那么就会有两个Glorot (Xavier)初始化，即torch.nn.init.xavier_uniform_(ten
浏览 0提问于2021-09-13得票数 4
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有时，通过经验或一些专家知识，某些变量将在该模型中发挥关键作用，是否有一种方法可以使变量更多地手工计算，从而加快培训过程，并将一些人类知识/智慧/智能结合起来。
我仍然认为机器学习与人类知识相结合是我们现在最强大的武器。
浏览 0提问于2018-06-01得票数 2
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我正在使用GAT模型，我发现GAT模型中的许多代码都在使用增益值为1.414的xavier_uniform。
我很奇怪他们会使用这个特定值。
self.W = nn.Parameter(torch.zeros(size=(in_features, out_features)))
nn.init.xavier_uniform_(self.W.data, gain=1.414)
浏览 75提问于2021-07-17得票数 1
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我想知道为什么深度学习模式如此不稳定。假设我使用相同的数据集多次训练机器学习模型(例如logistic回归)，并多次训练深度学习模型(例如LSTM)。在此之后，我计算了每个模型的平均值及其标准差。深度学习模型的标准差比机器学习模型的标准差大得多。为什么会这样？
这与深度学习方法中的权值初始化有关吗？如果是这样的话，为什么模型不总是收敛在同一点上呢？
浏览 0提问于2021-11-09得票数 4
问题就像标题一样。偏差等于零，是否等于，从层中除去偏差？这里有一个pytorch实现来展示我的意思。
class MLP_without_bias(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# Bias set as False
self.linear = torch.nn.Linear(5, 3, bias = False)
# Xavier initialization
torch.nn.init.xavier_unifo
浏览 0提问于2021-03-10得票数 0
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我正在尝试学习一些机器学习的基础知识来预测足球运动员的梦幻足球点数。
我已经构建了一个数据集，并进行了一些建模。我的计划是将我的预测与梦幻足球专家的预测进行比较。
对于我的测试数据，我预测的平均绝对误差=66.2%，而专家预测的平均绝对误差= 109.3。我在测试集上预测的RMSE = 90.2，而专家的预测的RMSE为150.1。
我认为这意味着我的模型的预测将始终如一地超过专家的预测。然而，事实并非如此。当我在我的测试集中查看特定的个体时，我的模型的预测只有56%的时间超过了专家的预测。
有没有人知道为什么会这样？如果是这样，我可以做些什么来解决这个问题？
(我注意到的一件事是，我的模型在
浏览 11提问于2020-03-03得票数 0
大家好，我正在尝试实现大小为5*5的二维数组，it.When i=I中的一些字符串正在尝试打印循环中的二维数组，它在"<<“符号上出现错误，我不知道如何解决它，有人能帮助我吗？下面是我的代码：
#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
string students[5][5]={"Wayne","Val","Yolanda","Zeus","Xavier",
浏览 3提问于2018-09-11得票数 0
我如何才能改变 tf.contrib.layers.xavier_initializer() 到tf版本>= 2.0.0 ?？ 所有代码： W1 = tf.get_variable("W1", shape=[self.input_size, h_size],
initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
浏览 230提问于2020-10-08得票数 2
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我尝试用不同的超参数重复运行tensorflow深度学习程序。
for i in range(10):
my_learner = DQNLearner()
my_learner.build_network()
my_learner.run()
class DQNLearner():
def build_network(self):
W1 = tf.get_variable(
"W1",
shape=[self.input_size, h_size],
in
浏览 0提问于2017-05-30得票数 0
我有一个预定义的代码来创建一个Tensorflow图。变量包含在变量作用域中，每个变量都有一个预定义的初始化器。有没有办法改变变量的初始化程序？
示例:第一个图定义了
with tf.variable_scope('conv1')
w = tf.get_variable('weights')
稍后，我想修改变量并将初始化程序更改为Xavier：
with tf.variable_scope('conv1')
tf.get_variable_scope().reuse_variable()
w = tf.get_var
浏览 0提问于2016-06-23得票数 8
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我正在尝试创建一个条件GAN。然而，我被困住了，为什么无论我做什么，它都会一次又一次地出现相同的错误。代码如下： image_dim = 784 #28 * 28
Y_dimension = 10
gen_hidd_dim = 256
disc_hidd_dim = 256
z_noise_dim =100 #input noise datapoint
def xavier_init(shape):
return tf.random_normal(shape = shape, stddev = 1/tf.sqrt(shape[0]/2.0))
weights = {
浏览 21提问于2019-05-21得票数 1
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我目前正在建立一个CNN在tensorflow，我正在初始化我的重量矩阵使用一个正常的重量初始化。然而，我不知道该如何初始化我的偏见值。我使用ReLU作为我在每个卷积层之间的激活函数。是否有一种标准方法来初始化偏倚值？
# Define approximate xavier weight initialization (with RelU correction described by He)
def xavier_over_two(shape):
std = np.sqrt(shape[0] * shape[1] * shape[2])
return tf.random_no
浏览 5提问于2017-07-03得票数 15
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我读了很多关于支持向量机的文章，在我看到的所有书籍和在线文章中，支持向量机被归类为使用超平面的线性分类器。如果数据不能线性可分，则可以将数据映射到高维，以启用线性边界。
现在，我看到了华盛顿大学著名机器学习专家佩德罗·多明戈斯教授的一些文章和幻灯片。他特别将支持向量机归类为一种基于实例的机器学习算法，类似于kNN.有人能跟我解释一下吗？
例如，在 in Communications of the ACM (2012年10月)中，他特别将支持向量机置于“实例”-based表示之下，而大多数机器学习人员会将其置于“超平面”下，并进行logistic回归。
此外，在他的中，他给出了这样的推
浏览 4提问于2014-10-27得票数 4
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对于权值初始化，我读到他没有把神经元的线性激活看作是Xavier初始化；在这种情况下，线性初始化意味着什么？
浏览 0提问于2022-12-17得票数 0
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我希望每个人都很好。嗯，我是在我的学位学士(软件工程)结束，在我的最后一年项目的第三阶段被命名为“测试阶段”。
我的项目是建立一个专家系统来评估电子学习学生程序设计课程的表现.我们建议将其设计为一个Web应用程序，因为将有大量的人在网上使用它。
在设计该专家系统时，建议使用机器学习的模糊逻辑算法。
嗯，大家可能都知道，在机器学习方面，Python是没有对手的，所以我选择了Python语言作为我的最后一年项目。
现在，我感到困惑的是，我应该使用Django WebFramework来构建这个专家系统，还是将专家系统设计成一个独立的桌面应用程序并将其连接到internet？混淆是因为，如果我使用D
浏览 0提问于2020-02-11得票数 -1
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所以我有计算机编程的背景和一般机器学习的背景。我想做的是创造一个有趣的项目在人工智能与深入学习。
我有一个数据集，它在某一特定日期有大量的股票价格，每个条目都有一系列的特性。我也有一些“专家”，他们预测股票是涨是跌。随着我的数据集的增长，我可以进化游戏，从多个stocks...etc中选择
本质上，我想做的是创建一个人工智能应用程序，它将得到与“专家”相同的数据，看看我是否能创造出更准确的东西，并击败他们。这是一个可行的方法吗？
浏览 0提问于2016-12-07得票数 4
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我已经实现了PPO来解决Atari环境。有很长一段时间，我不明白为什么我的模型不能像其他开源解决方案那样快速地收敛。最后，它归结为这个单一的权值初始化(在PyTorch)为CNN：
init_ = lambda m: init(m, nn.init.orthogonal_, lambda x: nn.init.constant_(x, 0), nn.init.calculate_gain("relu"))
然后应用到每一层。换句话说，神经网络必须进行正交初始化。一旦我添加了这个，我的模型就会像预期的那样收敛。
为什么正交初始化比PPO的xavier初始化要好得多？
浏览 0提问于2019-12-16得票数 3
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克利斯朵夫·莫尔纳在他的书“可解释机器学习”中写道
人层次评价(简单任务)是一种简化的应用层评估。不同的是，这些实验不是与领域专家一起进行的，而是与外行人一起进行的。这使得实验更便宜(尤其是如果领域专家是放射学家的话)，而且更容易找到更多的测试人员。例如，向用户展示不同的解释，用户将选择最好的解释。
(第一章=可理解性，第一节=评价可理解性质量的方法)。
为什么有人会选择/信任一个人支持的(而不是专家)模型，比如一个领域专家支持的模型，甚至一个功能评估的模型(即准确性/精确度/召回/F1评分等等都相当好)？
浏览 0提问于2021-03-27得票数 0
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我注意到TensorFlow 1.0中包含两个助手，
和
这两个链接都指向同一个文档页，并具有相同的签名：
tf.contrib.layers.xavier_initializer(uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)
tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d(uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)
然而，他们之间的区别根本没有解释。我可以猜到_conv2d版本应该用于2D卷积层，但是如果使用常规版本会有明显的影响吗？
浏览 6提问于2017-02-16得票数 10
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在keras中He normal和Xavier normal初始化器有什么不同？两者似乎都基于输入数据中的方差初始化权重。对两者之间的差异有什么直观的解释吗？
浏览 3提问于2018-02-06得票数 13
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seed=1在下面的代码中做了什么：
W3 = tf.get_variable("W3"，L3，L2，initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed=1))
浏览 11提问于2018-02-14得票数 0
2回答
我研究机器学习和生物信息学已经有一段时间了，今天我和一位同事就数据挖掘的主要问题进行了交谈。
我的同事(他是一位机器学习专家)说，在他看来，机器学习最重要的实际方面是如何理解你是否收集了足够的数据来训练你的机器学习模型。
这句话让我吃惊，因为我从来没有这么重视过这方面.
然后我在互联网上寻找更多的信息，我发现这篇关于FastML.com报告的文章是经验法则，你需要的数据实例大约是现有特性的10倍。
两个问题：
这个问题在机器学习中真的特别重要吗？
2- 10倍规则有效吗？这一主题还有其他相关来源吗？
浏览 0提问于2017-06-26得票数 16
2回答
我正试着阅读下面的统计学习书籍列表。我有一个BSCS和大约4年的工作经验，在图像处理和并行编程。无论如何，我都不会成为这一领域的专家，但我的目标是：
不要成为一个脚本孩子，使用工具和算法，而不了解如何和为什么。
能够阅读和消化统计学习方面的最新研究成果，特别是计算机视觉。
我在准备过程中学习过的
先决条件：
James E. Gentle的矩阵代数
统计与数学方法讲座卡洛斯·费尔南德斯-格兰达
阅读
书籍：
“统计学习及其在R中的应用介绍”，Robert Tibshirani等人著。
统计学习的要素:数据挖掘，推断和预测，罗伯特·蒂巴施拉尼等人。
理解机器学习从理论到算法Shai Shalev
浏览 0提问于2018-10-10得票数 1
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我即将着手开发一个移动应用程序，它使用加速计来检测运动类型，无论是跳跃、跑步还是步行等。现在，我最近做了很多在线搜索，并多少理解了使用机器学习可以检测从加速计收集的样本数据中的模式。我对机器学习完全陌生，但如果我理解正确(基于其他专家在网上给出的提示)，我可以使用支持向量机或神经网络来识别收集的样本中的模式，并将其映射到特定的运动类型。我也知道OpenCV库提供了这两种方法。
该领域的专家能否告诉我使用哪种方法更好，并指导我完成从数据收集到结果展示所需的步骤？
浏览 3提问于2012-07-31得票数 4
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我们正在构建一个文本搜索解决方案，并希望有一种方法来衡量每次添加新文档类型时系统的精确度和召回率。从这里的一些帖子来看，听起来基于机器学习的解决方案是可行的。专家能对此发表评论吗？然后，我们将寻求将机器学习人员添加到我们的团队中。
浏览 0提问于2013-07-09得票数 1
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1回答
我有一个关于强化学习的问题。假设我们有一个能够适应不断变化的环境的机器人。类似于本文中的。当环境光线变暗时，机器人的性能就会下降，它需要通过收集数据并再次运行Q算法来探索新的环境，以更新其策略以能够“适应”。新数据的收集和策略的更新大约需要4/5小时。我在想，如果我在同一个房间里有一大群这样的机器人，经历着同样的环境变化，那么数据收集速度是否可以加快，以便策略可以更快地更新？因此，策略可以在1小时左右更新，从而提高机器人的性能？
浏览 0提问于2020-07-06得票数 0
我想使用agx xavier测试深度学习模型，但是在安装依赖的过程中，scikit-image无法安装，错误如下：
image.png
浏览 182提问于2021-08-23
3回答
我不是机器学习、神经网络或整洁方面的专家。事实上，我可能根本不知道我在说什么。我的问题是，如果你能做出一个学习人工智能，学会玩复杂的多人游戏，并可能超越人类。如果可能的话，你还能推荐一种或几种语言来使这个人工智能吗？(我知道我可能得拿一个VACation来做机器人，但我觉得我们应该试一试。)
浏览 0提问于2019-01-14得票数 1
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我有一个如下结构的神经网络： class myNetwork(nn.Module):
def __init__(self):
super(myNetwork, self).__init__()
self.bigru = nn.GRU(input_size=2, hidden_size=100, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc1 = nn.Linear(200, 32)
torch.nn.init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)
浏览 568提问于2020-08-28得票数 4
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5回答
奥鲁克说，可解释的ML使用黑匣子模型，然后再解释它，而可解释的ML使用非黑匣子的模型。
克里斯多夫·莫尔纳说，可解释的ML指的是人类能够理解(模型的)决定的原因的程度。然后，他使用可解释的ML和可解释的ML进行交互。
维基百科在谈到“可解释的人工智能”时说，它指的是人工智能的方法和技术，这样人类专家就可以理解解决方案的结果。这与机器学习中黑匣子的概念形成了鲜明的对比，在机器学习中，即使是他们的设计者也无法解释为什么人工智能做出了特定的决定。解释人工智能决定的技术挑战有时被称为可解释性问题。
杜世-韦利兹和金说，可解释的机器学习系统为它们的输出提供了解释。
很明显，有很多定义，但他们并不完全同意
浏览 0提问于2020-03-24得票数 20
1回答
我需要将tensorflow 1.x中的自定义RNN实现中的以下部分迁移到tensorflow 2.x。
我被困在需要在tf.variable_scope中使用初始化器转换tf.get_variable的地方。
我已经参考了迁移指南，但我仍然不能理解tf.get_variable与xavier初始化的转换，而且我必须迁移一些没有预定义形状的占位符。
with tf.variable_scope(self._scope):
with tf.variable_scope("PresentState"):
se
浏览 1提问于2020-03-09得票数 0
1回答
我正在计算“信用卡客户违约”数据框架的熵。我从UCI机器学习库拿来的。
CSV文件可在这里获得-
我使用了以下代码
from scipy.stats import entropy
entropy(df)
这是我的输出：
array([10.11582214, 10.01808774, 10.25940955, 10.22181775, 10.25018627,
10.27641471, -inf, -inf, -inf, -inf,
-inf, -inf, -inf,
浏览 6提问于2019-12-09得票数 0
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多输出预测(机器学习)
、、、
我站在学习机器学习(keras/tensorflow)的较新的一边，我很好奇如何建立一个网络来接收一些输入(具有x个通道/特征的“图像”)，并能够根据这些输入预测一个以上的值。我见过回归模型，但我见过的模型只能预测单个值，这并不是我真正想要设置问题的方式。我设置了一个测试神经网络，其中包含我想要进行的预测的密集层，但这些预测似乎只预测了一个值，而不一定是输出的值(我认为神经网络将自己优化为某个值并收敛到这个值)。任何帮助都将不胜感激。我也是第一次在这里发帖，所以如果我能做些什么来发布一个更好的问题，请让我知道！我见过的最接近预测某种张量的东西是RNN，但我还不确定这是否能实现这一点。
浏览 21提问于2020-12-04得票数 0
报酬工程是监督学习的重要组成部分：
提出特征是困难的，耗时的，需要专家的知识.“应用机器学习”基本上是特色工程。- Andrew Ng
然而，在RL中，手动调整奖励函数通常是不受欢迎的。我不知道为什么。
一个论点是，我们通常不知道RL问题的最佳解决方案是什么。因此，通过调整奖励函数，我们可以将agent偏向于我们认为是最好的方法，而实际上解决原来的问题是次最优的。这与监督学习不同，我们从一开始就知道我们想要优化什么。
另一个论点是，从概念上讲，将问题视为黑匣子更好，因为目标是开发尽可能通用的解决方案。然而，这个论点也可以用来指导学习！
我有遗漏什么吗？
浏览 0提问于2019-03-10得票数 3
我不是函数式编程(FP)方面的专家。事实上，我才刚开始学习。
所以，这里有一个真正的问题:因为，FP来自数学，而不是von。诺依曼机器，这种编程风格/范式可以用来编程量子计算机吗？从应用程序程序员的角度来看，这是更多的原因，因为低级机器指令可能完全不同。
浏览 5提问于2015-08-16得票数 2
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我目前正在涉猎专家系统、emacs lisp，并在阅读有关人工智能的文章。传统上，人工智能与LISP和带有CLIPS的专家系统联系在一起。然而，我已经注意到在计算科学中使用了多少Python。那么人工智能和机器学习领域呢？它仍然由LISP主导吗？在人工智能中使用了多少python？是否有任何较新的函数式语言，例如clojure，在研究中使用？
在专家系统领域，当今最常用/最流行的shell是什么？你知道在语言方面有什么有趣的发展吗？
浏览 2提问于2010-02-12得票数 4
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黑客和恶意软件比网络安全专家领先了一步，每次向市场发布技术，漏洞都会很快被发现和利用。
机器学习技术在防范SQLi攻击(SQLi)方面的效果如何？这是解决问题的正确方法吗？
浏览 0提问于2018-08-25得票数 1
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我正在尝试使用fastai库来构建一个机器学习模型，用于对象检测。我不是机器学习方面的专家，所以我在网上搜索并找到了本教程，但当我使用Google运行它时，我发现了错误:在实现 <class‘>、<class’Quickai.vision.core.co.ensorBBox‘>的类型上没有找到“torch.nn.functional.smooth_l1_loss”的“torch.nn.functional.smooth_l1_loss”实现，我以前也尝试过相同教程的2018年版本，但遇到了同样的问题。有人知道这是怎么回事吗？
浏览 2提问于2021-08-25得票数 0
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我试图使用PyTorch框架重新实现Tensorflow代码。下面我包含了TF示例代码和我的PyT解释。
TensorFlow实现：
W1 = tf.Variable(xavier_init([135, 128]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[128]))
def fcn(x):
z = tf.reshape(x, (-1, 135))
out1 = leaky_relu( tf.matmul(z, W1) + b1 )
return out1
PyTorch实现：
class decoder(nn.Module):
浏览 0提问于2019-12-04得票数 1
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我正在使用Keras，并尝试使用人工智能和机器学习。我已经做了几个项目，现在我想复制一个数据集。我该往哪个方向学习呢？要开始学习此模型，我应该查找哪些内容？我只需要一位专家给我指出正确的方向。
我要澄清的是，通过复制数据集，我的意思是我想要获取一系列具有易于区分的模式的数字，然后让AI生成类似的新数据。
浏览 22提问于2019-10-31得票数 0
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我觉得奇怪的是，在过去十年里发明了这么多深入的学习技巧和改进，但我从未听说过有人尝试不同的人工神经元模型，而不是基于感知器的模型：
y = w*x + b
我还没能在网上找到很多信息，这是令人惊讶的。我不是一个机器学习专家，但从我所知的一点来看，至少对我来说，尝试其他选择是有意义的。一个微不足道的例子，如果网络中有一个由神经元组成的层，会发生什么？
y = w*x^2 + b
也许有一个显而易见的答案来解释为什么我上面的建议不是一个好主意，但我更倾向于用一个答案来解释为什么通常没有对这个问题进行调查(至少据我所知)。
浏览 0提问于2021-02-04得票数 1
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我是一个深入的学习和Tensorflow初学者，我试图在这个实现算法使用Tensorflow。本文使用Matconvnet+Matlab来实现它，我很好奇Tensorflow是否有相同的功能来实现相同的功能。该报说：
用Xavier方法14初始化网络参数。在l2惩罚下，利用四个子带的回归损失，用随机梯度下降训练网络。正则化参数(λ)为0.0001，动量为0.9。将学习速率从10−1设定为10−4，在各时期的对数尺度上均有所降低。
本文采用小波变换(WT)和残差学习方法(其中残差图像= WT(HR) - WT( HR‘)和HR’进行训练)。Xavier方法建议初始化变量的正态分布
std
浏览 8提问于2017-11-22得票数 8
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逆强化学习是利用专家轨迹学习奖励函数。目前最成功的方法是最大熵逆强化学习。但在这一点上，你需要一个基于模型的强化学习。但世界上大多数实际问题都是无模型的，很难计算出状态转移概率。那么，我们如何在现实问题中使用这种逆强化学习呢？
浏览 0提问于2018-04-02得票数 3
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如何将tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d更改为2.0.0，以便在tensorflow-2.0.0的上下文中使用它。
谢谢!
浏览 32提问于2022-06-06得票数 0
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我正在将我的Caffe网络移植到TensorFlow上，但它似乎没有xavier初始化。我使用的是truncated_normal，但这似乎使训练变得更加困难。
浏览 214提问于2015-11-11得票数 87
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