注意 model.modules() 和 model.children() 的区别：model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model....
文章目录： 1 模型三要素 2 参数初始化 3 完整运行代码 4 尺寸计算与参数计算 这篇文章内容不多，比较基础，里面的代码块可以复制到本地进行实践，以加深理解。...喜欢的话，可以给公众号加一个星标，点点在看，这是对我最大的支持 1 模型三要素 三要素其实很简单 必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module 在__init_...2 参数初始化 简单地说就是设定什么层用什么初始方法，初始化的方法会在torch.nn.init中 话不多说，看一个案例： # 定义权值初始化 def initialize_weights(self)...，需要判断一下是否有bias，（不过我好像记得bias默认初始化为0？...，并判断是否存在偏执bias，若存在，将bias初始化为0。
权重初始化 （Weight Initialization） 永远用小的随机数字初始化权重，以打破不同单元间的对称性（symmetry）。但权重应该是多小呢？推荐的上限是多少？...当使用 Sigmoid 激励函数时，如果权重初始化为很大的数字，那么 sigmoid 会饱和（尾部区域），导致死神经元（dead neurons）。如果权重特别小，梯度也会很小。...因此，最好是在中间区域选择权重，比如说那些围绕平均值均衡分布的数值。 参数初始化应该使得各层激活值不会出现饱和现象且激活值不为0。...初始化和 MSRA初始化（He初始化） 1、Xavier初始化: 优点：这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小都差不多相同。...系数λ就是权重衰减系数。 为什么可以给权重带来衰减 权重衰减（L2正则化）的作用 作用：权重衰减（L2正则化）可以避免模型过拟合问题。
本文将介绍以下五种常见的权重初始化的方法： 权重初始化为 权重随机初始化 预训练权重 权重初始化为 如果将权重初始化全部为 的话，这样的操作等同于等价于一个线性模型，将所有权重设为...图 权重初始化为 的 变化图 权重随机初始化 权重随机初始化是比较常见的做法，即 随机初始化。...2、 权重初始化方式主要针对于 和 激活函数。 3、 权重初始化方式主要针对于 激活函数。 4、如果有相似任务已经训练好的模型，也可以考虑采用预训练模型来作权重初始化。...引用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110150 https://www.jianshu.com/p/cf2dcc624f47 https://pytorch.org/docs.../stable/nn.html#torch-nn-init https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/nn_init/
「学习内容总结自 udacity 深度学习课程，截图来自 udacity 课件」 权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。...初始化为全1或全0 按照一般思路和做法，会把权重全都初始化为1或0，这样看似没有问题，但在神经网络中却会出现大问题。...当每层的权重全部初始化为0或1时，神经网络的每个单元计算Z[L] = W[L]x + b[L]都为一样的值。计算反向传播时，每个梯度也都为一样的值。所以最后更新得到的权重也是一样的值。...采用均匀分布初始化权重 为了避免上述每个特征配与相同的权重情况。现在为每个特征配与独一无二的权重，让网络自己学习哪些特征是重要的，哪些特征是不重要的。...采用正态分布初始化权重 上面尝试的权重初始化方法都是在权重的取值要靠近0而不能太小的方向上进行着。正态分布正好符合这个方向，其大部分取值靠近0。
在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。...Sequential model =Sequential() model.add(12,input_dim=8,kernel_initializer='random_uniform') 每个神经元可以用特定的权重进行初始化...random_unifrom：权重被初始化为（-0.5，0.5）之间的均匀随机的微小数值，换句话说，给定区间里的任何值都可能作为权重 。...random_normal：根据高斯分布初始化权重，其中均值为0，标准差为0.05。 zero：所有权重被初始化为0。...以上这篇keras之权重初始化方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
权重初始化的几个方法 ---- 我们知道，神经网络的训练大体可以分为下面几步： 初始化 weights 和 biases 前向传播，用 input X, weights W ，biases b, 计算每一层的...其中第一步 权重的初始化 对模型的训练速度和准确性起着重要的作用，所以需要正确地进行初始化。 ---- 下面两种方式，会给模型的训练带来一些问题。 1....将所有权重初始化为零 会使模型相当于是一个线性模型，因为如果将权重初始化为零，那么损失函数对每个 w 的梯度都会是一样的，这样在接下来的迭代中，同一层内所有神经元的梯度相同，梯度更新也相同，所有的权重也都会具有相同的值...随机初始化 将权重进行随机初始化，使其服从标准正态分布 （ np.random.randn(size_l, size_l-1) ） 在训练深度神经网络时可能会造成两个问题，梯度消失和梯度爆炸。...对于深度网络，我们可以根据不同的非线性激活函数用不同方法来初始化权重。
使隐藏层饱和了, 跟之前我们说的输出层饱和问题相似, 对于输出层,我们用改进的cost函数,比如cross-entropy, 但是对于隐藏层, 我们无法通过cost函数来改进 更好的方法来初始化权重?...因为传统的初始化权重问题是用标准正态分布（均值为0，方差为1）随机初始化的，这其实是存在不合理的部分。
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来...令所有权重都初始化为0这个一个听起来还蛮合理的想法也许是一个我们假设中最好的一个假设了。...更一般地说，如果权重初始化为同一个值，网络就不可能不对称(即是对称的)。 为什么不能是对称的？...初始化为小的随机数 既然不能都初始化为0，那么很自然的我们会想到将权重初始化为非常接近0的小数(正如我们上面所讨论的不能等于0)。将权重初始化为很小的数字是一个普遍的打破网络对称性的解决办法。...初始化偏差 将偏差初始化为零是可能的，也是很常见的，因为非对称性破坏是由权重的小随机数导致的。
Pytorch Distributed 初始化方法 参考文献https://pytorch.org/docs/master/distributed.html初始化torch.distributed.init_process_group...init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。world_size(int, optional): 参与工作的进程数。...如果文件不存在， 文件系统初始化将自动创建该文件，但不会删除该文件。你要在下一个init_process_group调用之前清楚该文件。
文章目录 Pytorch：权值初始化 梯度消失与梯度爆炸 Xavier 方法与 Kaiming 方法 Xavier 方法 nn.init.calculate_gain() Kaiming 方法 常用初始化方法...Pytorch：权值初始化 在搭建好网络模型之后，首先需要对网络模型中的权值进行初始化。...H_{1}=X \times W_{1} ， H_{2}=H_{1} \times W_{2} ， Out=H_{2} \times W_{3} ，如下图所示， 其中第 2 层的权重梯度如下： \begin...具体可以通过构建 100 层全连接网络，先不使用非线性激活函数，每层的权重初始化为服从 N(0,1) 的正态分布，输出数据使用随机初始化的数据，这样的例子来直观地感受影响： import torch...常用初始化方法 PyTorch 中提供了 10 中初始化方法 Xavier 均匀分布 Xavier 正态分布 Kaiming 均匀分布 Kaiming 正态分布 均匀分布 正态分布 常数分布 正交矩阵初始化
权重初始化（weight initialization）又称参数初始化，在深度学习模型训练过程的本质是对weight（即参数 W）进行更新，但是在最开始训练的时候是无法更新的，这需要每个参数有相应的初始值...在进行权重初始化后，神经网络就可以对权重参数w不停地迭代更新，以达到较好的性能。 1.全零初始化（×） 全零初始化是我们要避免的，它无法训练网络。...小权重高斯初始化（小型网络中很常见），然而当网络越来越深的时候，会出现梯度消失的情况。...2.1.3存在问题： 随机初始化其实很难的，尝试太小的值，信息传不过去（2.1.1中权重分布都在0），值太大的时候梯度信息传递过去了，他们又进入了饱和区，梯度缺变成了0（2.1.2中权重不是1就是-...在较浅的层中效果还不错，但是随着神经网络层数的增加，权重趋势却是越来越接近0。 那如何解决ReLU激活函数的初始化？
本文主要介绍深度学习中权重和偏差初始化以及如何选择激活函数的一些技巧，以及它们对于解决梯度消失和梯度爆炸的影响。...深度学习最佳实践之权重初始化 基础和符号 考虑一个L层神经网络，它具有L-1个隐藏层和1个输出层。层L的参数（权重和偏置表示为 ? 除了权重和偏置之外，在训练过程中，还会计算以下中间变量 ?...初始化权重 建立网络时需要注意的一个起点是正确初始化权重矩阵。在我们考虑在训练模型时可能导致问题的有两种情况： 1. 将所有权重初始化为0 这使得你的模型等价于线性模型。将所有权重设为0时，对 ?...2.随机初始化权重 在使用（深层）网络时，按照标准正态分布（Python中的np.random.randn（size_l，size_l-1））随机初始化权重可能会导致2个问题: 梯度消失或梯度爆炸。...如前所述，它们可以初始化为0。 结论 在这篇博客中，我们介绍了权重初始化陷阱和一些缓解技术。
pytorch是包含一些常见的神经网络模型的，ResNet34、ResNet18、VGG等等，都在models模块中，调用接口如下： model = models.resnet34(pretrained...=True, progress=True) 预训练pretrained和进度条progress设为True或False就看你自己需求咯～ ⚠️与此同时，你可能还会遇到pytorch官网的输出类别数与你所需不同
这就是零初始化无法工作的原因。 随机初始化 现在我们知道权重必须是不同的，下一个想法是随机初始化这些权重。随机初始化比零初始化好得多，但是这些随机数可以是任意数吗? 假设你使用的是s型非线性。...这个问题通过Xavier的初始化得到了解决，Xavier的初始化建议我们从一个均匀分布中随机初始化权重，如下图所示。...Xavier 初始化的 Uniform分布 现在，Xavier的初始化是通过从标准正态分布中选择权重来完成的，每个元素都要除以输入维度大小的平方根。在PyTorch中，代码如下所示。...因此，我们将权重乘以一个额外的值√2。所以在PyTorch中，Kaiming 初始化如下所示。...接下来，作者展示如何初始化m层的残差分支，以便SGD更新将输出更改Θ（η/ L）。作者表明，可以通过以下方式重新调整这些权重层的标准初始化： 权重比例因子 作者还讨论了偏差和乘数的效用。
我们将可学习的参数是网络内部的权重，它们存在于每一层中。 获取网络的实例 在PyTorch中，我们可以直接检查权重。让我们获取我们的网络类的一个实例并查看它。...在对象的情况下，属性是使用值来初始化的，这些值实际上可以是其他对象。通过这种方式，对象可以嵌套在其他对象中。 我们的网络类就是这种情况，其网络类属性是使用PyTorch 层类的实例初始化的。...初始化对象后，我们可以使用网络变量访问对象。 在开始使用新创建的网络对象之前，请查看将网络传递给Python的print() 函数时会发生什么。...PyTorch参数类 跟踪网络中所有的张量权重。PyTorch有一个特殊的类，称为Parameter。Parameter类扩展了张量类，所以每层中的权张量就是这个Parameter类的一个实例。...当我们更改矩阵内的权重值时，实际上是在更改此函数，而这恰恰是我们在搜索网络最终逼近的函数时要执行的操作。 让我们看看如何使用PyTorch执行相同的计算。
不同的神经网络权重初始值会导致不同的神经网络训练结果，一个良好初始化权重可以对于神经网络的训练带来很大帮助，比如加速梯度下降(Gradient Descent)的收敛；增加梯度下降(Gradient Descent...下面以一个简单的分类问题为例，比较3种不同的神经网络权重初始化方法对训练结果的影响。...2.不同权重初始化方法对比 我们使用如下3层神经网络对比3种不同的初始化方法对训练结果的影响。...神经网络的初始Cost非常大，这是因为初始化的Weight非常大。如果随机初始化的权重比较大，神经网络的优化迭代过程就比较慢，甚至会出现梯度消失和梯度爆炸的情况。...神经网络权重初始化的经验： 1、当激活函数是tanh时，建议使用如下初始化方法: 2、当激活函数是ReLU时，建议使用如下初始化方法: 还有一些可以尝试如下方法： 如果以上初始化的方法不能满足需求
作为激活函数，它最大的导数值才0.25） 总之，使用不适当的值去初始化权重将会导致网络训练的发散或者缓慢，那么我们应该如何去初始化呢？...实验结果分析： a）如果将所有的权重都设置为0，则每一层激活函数的输出都是0。 ? 这是因为如果初始化权重全是0，神经元在训练过程中都学习到相同的特征，同一层的神经元是无差异的。...假设数据点跟权重参数独立且服从均值为0，方差为1的分布，那么累加后的的方差为，相对于权重的标准正态分布来说，z其实是个方差很大的高斯分布，那么再经过一个tanh函数（大于2或者小于-2输出分别为1或-1...当激活函数为ReLU函数时，用Xavier方法作为权重的初始化，它的表现效果并不是很好（见图左），这是因为在ReLU网络中，每一层有一半的神经元被激活，另一半为0（当输入小于0时），所以如果要保持方差不变...，只需要将权重方差的大小加倍即可，这就是He初始化。
1、为什么需要权重初始化？ ① 为了使神经网络在合理的时间内收敛 ② 为了尽量避免在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出梯度出现爆炸或消失。 2、如何进行初始化？...所以权重初始化不能将权重参数全部初始化为0，应打破这种对称性。...3、常见的几种初始化方式 ①、均匀分布初始化： 将参数初始化为 均匀分布U(a,b) 上的随机值，pytorch的实现方案： torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=...1) ②、高斯初始化： 将参数初始化为 高斯分布N(0,1) 上的随机值，pytorch的实现方案： torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0, std=1) ③、常数初始化...： 将参数初始化为一个 固定的常数val, pytorch实现方案为： torch.nn.init.constant_(tensor, val) 上面三种初始化方法其实并不是十分理想的初始化方案，因为如果网络层数过深的话
随机初始化 He初始化 总结 参考资料 前言 良好的初始化权重有以下的好处： 加快梯度下降的收敛速度 增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率 所以一个良好的初始化也是非常重要的，这里尝试三种初始化化方式...： 零初始化，将权重参数初始化为零。...随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。 我们来尝试这个三种方法吧。 模型函数 编写一个model函数，使用这个函数可以测试各种初始化权重参数的效果。...随机初始化 随机初始化可以打破对称，让我们随机初始化权重。在随机初始化之后，每个神经元可以继续学习其输入的不同功能。我们只是随机初始化权重参数，偏差还是继续初始化为零。...He初始化 He初始化跟上面的随机初始化类似initialize_parameters_random(...)。
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