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神经网络中的权值初始化:从最基本的方法到Kaiming方法一路走来的历程

转自:AI公园 作者:James Dellinger 编译:ronghuaiyang 导读 这篇文章通过实验一步一步验证了如何从最基础的初始化方法发展到Kaiming初始化方法,以及这之间的动机。...这就是为什么在上面的例子中,我们看到我们的层输出在29次连续矩阵乘法之后爆炸。在我们最基本的100层网络架构中,我们希望每个层的输出的标准偏差约为1。...在他们的实验中,他们观察到Xavier初始化使一个5层网络能够保持其跨层权重梯度的几乎相同的方差。 ?...在我们的实验网络中,Xavier初始化执行的方法与我们前面导出的自定义方法非常相似,我们从随机正态分布中采样值,并按传入网络连接数n的平方根进行缩放。...这个故事的寓意是,我们从零开始训练的任何网络,尤其是用于计算机视觉应用程序的网络,几乎肯定都包含ReLU激活功能,而且是多层的。在这种情况下,Kaiming应该是我们的首选权重初始化策略。

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作者:James Dellinger 编译:ronghuaiyang 导读 这篇文章通过实验一步一步验证了如何从最基础的初始化方法发展到Kaiming初始化方法,以及这之间的动机。...这就是为什么在上面的例子中,我们看到我们的层输出在29次连续矩阵乘法之后爆炸。在我们最基本的100层网络架构中,我们希望每个层的输出的标准偏差约为1。...在他们的实验中,他们观察到Xavier初始化使一个5层网络能够保持其跨层权重梯度的几乎相同的方差。 ?...在我们的实验网络中,Xavier初始化执行的方法与我们前面导出的自定义方法非常相似,我们从随机正态分布中采样值,并按传入网络连接数n的平方根进行缩放。...这个故事的寓意是,我们从零开始训练的任何网络,尤其是用于计算机视觉应用程序的网络,几乎肯定都包含ReLU激活功能,而且是多层的。在这种情况下,Kaiming应该是我们的首选权重初始化策略。

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    前端知识点总结 : Vue

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