在我的CNN模型中内核权重初始化在哪里？
在CNN模型中，内核权重初始化通常在模型的网络层中进行。具体来说，内核权重初始化是指在卷积层或全连接层中，对权重矩阵进行初始化操作，以便模型能够更好地学习输入数据的特征。
常见的内核权重初始化方法有以下几种：
- 随机初始化：最常用的方法是使用随机数生成器来初始化权重矩阵。例如，可以使用均匀分布或正态分布生成随机数，并将其作为权重的初始值。
- 零初始化：将权重矩阵的所有元素初始化为零。然而，这种方法在实际应用中很少使用，因为所有权重的初始值相同，可能导致模型无法学习到有效的特征。
- Xavier初始化：Xavier初始化是一种常用的权重初始化方法，它根据输入和输出的维度来确定权重的初始值。它的目标是使权重的方差保持在一个合理的范围内，避免梯度消失或梯度爆炸的问题。
- He初始化：He初始化是一种针对ReLU激活函数的权重初始化方法。它与Xavier初始化类似，但在计算方差时，将激活函数的斜率（或导数）考虑在内，以适应ReLU的特性。
在腾讯云的产品中，可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来构建CNN模型，并在模型定义的过程中选择合适的权重初始化方法。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的相关文档和教程。
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# 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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📷
我相信我有消失的梯度，因为CNN过滤权重的分布似乎没有变化&相对于权重，梯度是非常小的(见图)。注意:图中显示了第1层，但第2层看起来非常相似.
我的问题是：
1)我是否正确地解释了这些情节，即我确实有逐渐消失的渐变&因此我的卷积层没有学习？这是否意味着它们目前基本上一文不值？
2)我能做些什么来纠正这种情况？
谢谢!
更新3/13/18
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model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
我理解这
浏览 5提问于2020-04-22得票数 0
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classifier = Sequential()
classifier.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape = (64, 64, 3), activation = 'relu'))
使用了32个维数为3x3的滤波器矩阵。
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def baseline_model():
# create model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(1, 28, 28), ac
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为什么在不同类型的层中使用不同的偏差值？
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with tf.name_scope('conv5_3') as scope:
kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 512, 512], dtype=tf.float32,
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为什么在构建卷积神经网络时，我们要在TensorFlow中创建一个由随机数组成的补丁？
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def weight_variable(shape):
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W_conv1 = weight_variable([5, 5,
浏览 1提问于2016-09-11得票数 0
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在卷积神经网络中，“激活”、“激活梯度”、“权重”和“权重梯度”是什么？
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首先，我对输入层的“激活”指的是什么感到困惑。基于这些注释，我认为激活层指的是CNN中的RELU层，它本质上告诉CNN哪些神经元应该被点燃(使用RELU函数)。我不确定这与输入层有什么关系，如下所示。此外，为何会显示两幅图像？第一个图像似乎显示了提供给CNN的图像，但我无法分辨第二个图像显示的是什么。
混淆点2
我不确定这里显示的“激活”和“激活梯度”是什么，原
浏览 0提问于2019-07-15得票数 4
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ReLU权值初始化？
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该函数应与ReLU相结合，解决消失/爆炸梯度问题。对我来说，这是有意义的，因为ReLu的构建方式使得它不受消失/爆炸梯度问题的困扰。因为，如果输入小于0时，导数将为零，否则导数将为1。所以，不管方差是多少，梯度都是0或1。因此，He权值初始化是无用的。我知道我错过了什么，这就是为什么我要问是否有人会告诉我重量初始化的有用性？
浏览 2提问于2020-03-30得票数 0
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为什么在训练中损失曲线会有很大的跳跃(向上)？
python、tensorflow、machine-learning
我已经训练了两次完全相同的模型(完全相同的训练数据集)，但是结果是非常不同的，我对它们的损失曲线的行为感到困惑。
第一次实验的损失曲线(红色曲线)在第一次实验结束时突然跃升，然后缓慢下降。
然而，第二次实验的损失曲线(蓝色曲线)并没有跳到任何地方，而且总是在不断下降以收敛。20世纪后的损耗远低于第一次实验，获得了很好的质量输出。
我不知道第一次这么大的跳跃是什么原因。两个实验都使用相同的模型和训练数据集。
模型描述:我的项目是稀疏视点CT图像重建.我的目标是利用迭代方法+ CNN在每次迭代中重建稀疏视图图像。这与陈提出的学习算法非常相似。
该过程包含30个迭代次数，每次迭代
浏览 6提问于2019-10-30得票数 3
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如何避免西亚诺计算梯度向NaN方向发展
python、machine-learning、deep-learning、theano、convolution
我试着用5个卷积层-2个隐藏层-1个软盘最大层来尝试CNN。
其架构是：
cv0->relu->cv1->relu-cv2->relu->cv3->relu->cv4->relu->cv5->hid1->relu->hid2->relu->logistic softmax
通过从图像中应用66个标记的随机梯度。该训练仅在20个历元的单一图像上进行测试。
从网络中认识到的误差在每一次迭代中都是爆炸式的，所以梯度是在第三代以后计算的。
时代1学习成本：4.702012
时代2学习成本：45338036.00
浏览 1提问于2016-11-03得票数 4
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在Tensorflow中使用矩阵乘法和tf.layers.dense()创建ANN有何不同
tensorflow、neural-network、deep-learning
我尝试使用矩阵乘法和tf.layers.dense()来训练ANN模型。但是我得到了不同的结果，使用矩阵乘法的ANN模型不能优化损失函数(损失增加)。两种方法有什么不同？
基于矩阵乘法的人工神经网络模型
W1 = tf.Variable(tf.zeros([4,64]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([64]))
y1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1)
W2 = tf.Variable(tf.zeros([64,64]))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([64]))
y2 = tf.nn.relu(tf.ma
浏览 0提问于2018-10-18得票数 0
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向CNN添加密集层会导致学习停止。
machine-learning、neural-network、keras、tensorflow
我有6层CNN模型，它(某种程度上)与"GlobalAveragePooling2D()“工作在最后，但相反，如果我平放和添加密集的层像下面，它只是不学习。经过20年代的损失和精度曲线仍然没有任何变化。
你认为我在最后压平或增加致密层的方式有什么不对吗？我还打印出了形状，以防有帮助。
model.add(Ativation('relu'))
model.add(BatchNormalization())
print("Conv6 after shape",model.output_shape)
model.add(Convolution2D(filte
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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神经网络中的权重初始化
machine-learning、keras、neural-network、initialization
嗨，我正在使用keras开发一个神经网络模型。
代码
def base_model():
# Initialising the ANN
regressor = Sequential()
# Adding the input layer and the first hidden layer
regressor.add(Dense(units = 4, kernel_initializer = 'he_normal', activation = 'relu', input_dim = 7))
# Adding th
浏览 0提问于2019-10-11得票数 1
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训练神经网络时出现极小或NaN值
algorithm、haskell、neural-network、backpropagation
我正在尝试用Haskell实现一个神经网络架构，并在MNIST上使用它。
我正在使用线性代数的hmatrix包。我的训练框架是使用pipes包构建的。
我的代码会编译，不会崩溃。但问题是，层大小(比方说1000)、小批量大小和学习率的某些组合会在计算中产生NaN值。经过一些检查后，我看到非常小的值(1e-100的顺序)最终出现在激活中。但是，即使没有发生这种情况，训练仍然不起作用。它的损失或准确性没有任何改进。
我一遍又一遍地检查我的代码，我不知道问题的根源是什么。
这是反向传播训练，它计算每一层的增量：
backward lf n (out,tar) das = do
let δou
浏览 4提问于2017-06-22得票数 329
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如何用Keras建立多类卷积神经网络
python、tensorflow、keras、conv-neural-network、image-segmentation
我正在尝试用带有Tensorflow后端的Keras实现一个用于图像分割任务的U-Net。我有大小的图像(128,96)作为网络的输入，以及大小的掩码图像(12288,6)，因为它们是扁平的。我有6个不同的类(0-5)，它给出了掩膜图像的第二部分的形状。它们已经使用to_categorical()函数被编码为一个热标签。目前，我只使用一个输入映像，也使用相同的一个作为验证和测试数据。
我希望U执行图像分割，其中0类对应于背景.当我现在只训练我的U-网几个时代(1-10)，得到的预测掩膜图像似乎只是给每个像素随机类。当我对网络进行更长时间的训练(50+历元)时，所有像素都被归类为背景。由于我使用
浏览 0提问于2017-08-29得票数 1
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为什么mse培训与使用编码器进行的每一次培训的开始有很大的不同？
machine-learning、neural-network、deep-learning、autoencoder
我使用编解码模型从灰度图像中预测二值图像。这是模型
inputs = Input(shape=(height, width, 1))
conv1 = Conv2D(4, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(inputs)
conv1 = Conv2D(4, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_
浏览 0提问于2018-05-03得票数 2
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基于自身模型的Keras迁移学习
keras、transfer
我刚开始学习，我有一些关于如何设置它的代码的问题。我也读过其他有类似问题的帖子，但这些都帮不了我解决问题。
我已经从零开始训练CNN的一个大型数据集，我自己获得。为此，我只将权重保存在一个hdf5文件中。
现在，我想使用相同的CNN架构来建立一个模型，对其他数据进行分类，对于这些数据，可用的数据更少。
这是新模式的架构：
# Input
inputs = Input(shape =(200, 1), name = 'ip_inputs')
# Feature Extraction
conv1 = Conv1D(40, 3, kernel_initializer = '
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
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普通的Glorot初始化从何而来？
deep-learning、neural-network、weight-initialization
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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