即使我们对两者都添加一个非零的随机偏差项，权值也会更新为非零，但它们仍将保持相同，因此隐藏单元的两个神经元都在计算相同的东西。换句话说，它们是对称的。 这是非常不可取的，因为这是浪费计算。...这意味着，如果所有残差分支权重都由X更新，则网络输出也将在相同的权重更新方向上按比例地更改为X。 作者将所需的网络输出变化定义为Θ（η）。如我们所知，平均每个残差分支对输出更新的贡献均等。...LSUV Init是一种数据驱动的方法，它具有最小的计算量和非常低的计算开销。初始化是一个2部分的过程，首先初始化标准正交矩阵的权值(与高斯噪声相反，它只是近似正交)。...使用第一个微型批处理在网络中进行迭代，并在每次迭代比例时权重以使输出方差接近1。重复直到输出方差为1或发生最大迭代。...我们有一个了不起的模型，没有初始化的麻烦。 每次使用来自另一个模型的预训练权重都是最好的方法。唯一需要我们自己初始化权值的情况是，我们在一个从未有人训练过的网络上工作。
参数共享或权重复制是深度学习中经常被忽略的领域。但是了解这个简单的概念有助于更广泛地理解卷积神经网络的内部。卷积神经网络（cnn）能够使那些通过网络馈送的图像在进行仿射变换时具有不变性。...这样做的好处是，我们在输入数据的另一部分与输入数据的另一部分保持相同的特征检测器。 卷积层的输出是一组特征图，其中每个特征图是单元内固定权重参数与输入数据之间的卷积运算结果。...卷积神经网络层的一个基本特征是它的特征映射能够反映对输入图像所做的任何仿射变换，而这些仿射变换是通过输入层输入的。...显然，通过参数共享，我们可以减少conv层中的权重数量。 参数共享用于网络中的所有conv层。 参数共享减少了训练时间；这是减少反向传播过程中必须进行的权重更新次数的直接好处。...重申一下，当根据过滤器与卷积层中某个平面内某个单元的输入数据之间的卷积结果生成特征图时就会产生参数共享。此层平面内的所有单元共享相同的权重；因此称为权重/参数共享。
近几年，随着深度学习的大火，越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域，正确初始化神经网络的参数对神经网络的最终性能有着决定性作用。...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。...本来我们希望不同的结点学习到不同的参数，但是由于参数相同以及输出值都一样，不同的结点根本无法学到不同的特征。...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
前言 模型函数 零初始化 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。...of the previous layer}}}dimension of the previous layer2，这是He初始化为具有ReLU激活的图层推荐的内容。
前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。...后来查询了一些资料，原来是代码缺少了权重初始化（weight initialization）这及其重要的一步。增加了权重初始化后拟合结果终于正常。...在以前看一些关于神经网络的资料时，我也经常看到“权重初始化”这一步，但一直错误地以为“权重初始化”等价于“权重随机初始化”，以为仅仅将权重初始化为很小的随机数即可，但其实它的原因除了打破梯度更新对称性之外...权重初始化：why 在创建了神经网络后，通常需要对权重和偏置进行初始化，大部分的实现都是采取Gaussian distribution来生成随机初始值。...所以当出现这样的情况时，在权重中进行微小的调整仅仅会给隐藏层神经元的激活值带来极其微弱的改变。而这种微弱的改变也会影响网络中剩下的神经元，然后会带来相应的代价函数的改变。
目录 前向传播与反向传播回顾 梯度消失与梯度爆炸 激活函数的影响 权重矩阵的影响 不良初始化 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 前向传播与反向传播回顾 神经网络的训练过程可以简化成以下步骤...image.png 这几种权重初始化方法对网络训练过程的影响，可在Initializing neural networks进行可视化实验，可观察权重、梯度和损失的变化，美中不足的是隐藏层的激活函数只有ReLU...话说回来，所以我们需要好的网络初始化方法，以对反向传播过程中的梯度有所控制。...对反向传播中梯度加以控制的方法，不止这里提到的激活函数和权重初始化，还有梯度截断（gradient clipping）、网络模型设计方面等方法，因为本文的重点在于权重初始化，对此按下不表。...那么，合适的网络初始化方法是什么呢？我们下回分解。
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： 避免对称性破坏：如果所有权重都初始化为相同的值，这会导致网络无法打破对称性，所有神经元学到相同的特征，导致网络退化问题。...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。 加快收敛速度：适当的权重初始化可以帮助模型更快地收敛。如果权重初始化得太远离最优解，模型需要更多时间来调整这些权重以达到最佳性能。...简单但效果依赖于具体任务和网络架构。 正交初始化：权重矩阵的行或列是正交的。通常用于 RNN。 稀疏初始化：保持大部分权重为零，只有少数非零初始值。...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。
搜索往往是具有挑战性的任务，它指从一个初始状态或位置，不断经过优化后，到达一个最终状态或位置。一些经典的算法包括，遗传算法，模拟退火，随机梯度下降。...特别地，隐含层上的节点需要有不同的权重，这样才能训练时会得到更新。这被称为训练期间打破对称性。 7 何时初始化为相同的权重？ 如果每次都将权重置为随机值，它可能不利于我们做网络模型的配置评估。...相反，对于一个训练集上得到的模型用于生产环境时，每次最终状态如果权重参数都相同将会给模型配置评估带来帮助。 8 初始化权重参数的方法 传统的，权重参数被设置为一个很小的随机值。...神经网络的权重参数初始化时一项重要的研究领域，精心设计的初始化参数会加速学习过程。...深度学习框架，Keras，提供了一些网络初始化方法，它们都是用小的随机值初始化权重：Zeros, Ones, Constant, RandomNormal(随机正态分布的tensor), RandomUniform
那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...这个公式可以在Python中表示为： y[i] = sum([c*d for c,d in zip(a[i], x)]) 可以证明，在某给定层，根据标准正态分布初始化的输入x和权重矩阵a的乘积，通常具有非常接近输入连接数平方根的标准差...这个简单的100层网络架构中，我们想要的是每层输出具有大约1的标准差，这样就可以使我们在尽可能多的网络层上重复矩阵乘法，而不会发生梯度爆炸或消失。...通过该值缩放权重矩阵a将使每个单独的ReLU层平均具有1的标准偏差。 ? 正如我们之前所展示的那样，保持层激活的标准偏差大约为1将允许我们在深度神经网络中堆叠更多层而不会出现梯度爆炸或消失。...何凯明等人发现使用Xavier初始化的30层CNN完全停止并且不再学习。然而，当根据上面概述的三步初始化相同的网络时，它的收敛效果非常好。 ?
在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。 那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...这个公式可以在Python中表示为： y[i] = sum([c*d for c,d in zip(a[i], x)]) 可以证明，在某给定层，根据标准正态分布初始化的输入x和权重矩阵a的乘积，通常具有非常接近输入连接数平方根的标准差...这个简单的100层网络架构中，我们想要的是每层输出具有大约1的标准差，这样就可以使我们在尽可能多的网络层上重复矩阵乘法，而不会发生梯度爆炸或消失。...通过该值缩放权重矩阵a将使每个单独的ReLU层平均具有1的标准偏差。 正如我们之前所展示的那样，保持层激活的标准偏差大约为1将允许我们在深度神经网络中堆叠更多层而不会出现梯度爆炸或消失。...何凯明等人发现使用Xavier初始化的30层CNN完全停止并且不再学习。然而，当根据上面概述的三步初始化相同的网络时，它的收敛效果非常好。
随机初始化 精确度仍然在0.1？你用随机值初始化了你的权重吗？对于偏差，当使用RELU时，最佳做法是将其初始化为小的正值，以使神经元最初在RELU的非零范围内运行。...最大的区别是每个神经元都会重复使用相同的权重，而在之前看到的完全连接的网络中，每个神经元都有自己的权重集。...要使用4x4的补丁大小和彩色图像作为输入生成一个输出值平面，如动画中那样，我们需要4x4x3 = 48的权重。这还不够 为了增加更多的自由度，我们用不同的权重重复相同的事情。 ?...要将我们的代码切换到卷积模型，我们需要为卷积层定义适当的权重张量，然后将卷积图层添加到模型中。 我们已经看到卷积层需要以下形状的权重张量。这是初始化的TensorFlow语法： ?...他们的神经元重复使用相同的权重，所以通过在一次训练迭代纪元，冻结一些权重有效地起作用的dropout将不起作用。 ? 去吧，打破99％的限制。
一个神经元有一个输入值的向量和一个权重值的向量，权重值是神经元的内部参数。输入向量和权重值向量包含相同数量的值，因此可以使用它们来计算加权和。...当我们不再从单个神经元而是从整个网络来看时，会发现非线性很有用处。 人工神经网络中的神经元通常不是彼此随机连接的，大多数时候是分层排列的： ? 人工神经网络具有隐藏层和输出层2个层。...目前为止我们已经将weights变量初始化为0，但此处并不会起作用。关于单层中的神经元，它们都接收完全相同的输入值，如果它们都具有相同的内部参数，则它们将进行相同的计算并且输出相同的值。...为了避免这种情况，需要随机化它们的初始权重。我们使用了一个通常可以很好运行的初始化方案，将weights初始化为正态分布值。...我们选择L2-正则化来实现这一点，L2正则化将网络中所有权重的平方和加到损失函数。如果模型使用大权重，则对应重罚分，并且如果模型使用小权重，则小罚分。
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...的梯度 dW ，db， 然后通过随机梯度下降等算法来进行梯度更新，重复第二到第四步直到损失函数收敛到最小。...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...梯度消失 是指在深度神经网络的反向传播过程中，随着越向回传播，权重的梯度变得越来越小，越靠前的层训练的越慢，导致结果收敛的很慢，损失函数的优化很慢，有的甚至会终止网络的训练。...，本文主要看权重矩阵的初始化 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。
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 ?...下面是两层网络的第2，3，4步，即一个隐藏层。 （请注意，为了简单起见，我没有在这里添加偏置）： ? ? 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。...中的每个w而言，关于损失函数的导数是相同的，因此所有权重在后续迭代中具有相同的值。这会使隐藏单元对称，并继续运行所有n次迭代。因此，将权重设置为零会使网络并不比线性模型更好。...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。...在 leaky RELU的情况下，它们从不具有0梯度，因此训练会一直进行下去。 2.对于深度网络，我们可以使用启发式来根据非线性激活函数初始化权重。
高斯具有相同的协方差矩阵，但在每个维度都有一个由 1 隔开的均值。该数据集由 500 个高斯组成，其中 400 个用于训练，100 个用于测试。...我们在这个神经网络中初始化权重值，看哪一个具有最好的训练性能。...假设：我们期望 Xavier 损失具有最好的性能（它是 tensorflow 中使用的默认值），而其他方法性能不佳（尤其是不断的初始化）。 ? 运行实验所需的时间： 34.137 s ?...解析： 我们的第一个问题是，不同层的权重是否以不同的速度收敛。 方法： 我们生成两个 12 维高斯混合。高斯具有相同的协方差矩阵，但每个维度上都有一个由 1 隔开的均值。...我们在这个数据集上训练一个具有 2 个隐藏层的神经网络，并在整个训练过程中绘制 50 个权重值。 然后我们在损失函数中包含 L1 或 L2 正则项之后重复这一过程。我们研究这样是否会影响权重的收敛。
tensorflow是符号式编程，变量的的声明只是指明了变量符号，在会话中的初始化函数才会真正的占用内存，分配数值。...变量命名空间 tensorflow是深度学习框架，神经网络的一个特点是每一层之间的变量名都是重复的，比如都是：权重，偏置。...每一层网络结构也都一样：cnn,fcn等，这个时候变量的命名就有很大的问题，比如30层网络的权重变量命名，总不能： weight_1 = weight_2 = weight_3 = ......，具有相同的效果，都会在变量名称前面，加上域名称。...占位变量是一种TensorFlow用来解决读取大量训练数据问题的机制，它允许你现在不用给它赋值，随着训练的开始，再把训练数据传送给训练网络学习[2]。
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...后者涉及时间序列的周期性分解的重复样本，以便模拟遵循与原始时间序列相同的周期性模式样本，但这并不是完全的复制他们的值。 数据缩放 大多数神经网络架构能受益于标准化或归一化输入（有时也是输出）。...偏置的维度等于当前层权重矩阵的第二维度，它对应于该层中的神经元的数量。 设计网络体系结构 在定义所需的权重和偏置向量之后，需要指定网络拓扑结构和网络结构。...由于神经网络是使用数值优化技术进行训练的，所以优化问题的出发点是寻找解决底层问题的关键。在TensorFlow中有不同的初始化器，每个都有不同的初始化方法。...之后，TensorFlow进行优化步骤并更新与所选学习方案相对应的网络参数。在更新权重和偏置之后，下一个批量被采样，并重复此过程。直到所有的批量都被提交给网络。完成所有批量被称为完成一次epoch。
Networks》的论文发现了一些疑问，包括流行的 sigmoid 激活函数和当时最受欢迎的权重初始化技术的组合，即随机初始化时使用平均值为 0，标准差为 1 的正态分布。...实际上不可能保证两者都是一样的，除非这个层具有相同数量的输入和输出连接，但是他们提出了一个很好的折衷办法，在实践中证明这个折中办法非常好：随机初始化连接权重必须如公式 11-1 所描述的那样。...其中n_inputs和n_outputs是权重正在被初始化的层（也称为扇入和扇出）的输入和输出连接的数量。...表11-1 每种类型激活函数的初始化参数 默认情况下，fully_connected()函数（在第 10 章中介绍）使用 Xavier 初始化（具有均匀分布）。...网络对权重初始化也不那么敏感。他们能够使用更大的学习率，显著加快了学习过程。
在这副图片当中，交叉熵被表示为一个具有两个权重的函数。事实上，还有更多。梯度下降算法遵循着一个最陡的坡度下降到局部最小值的路径。...与全连接网络相比，其最大的区别在于卷积网络的每个神经元重复使用相同的权重，而不是每个神经元都有自己的权重。...在上面的动画中，你可以看到通过连续修改图片上两个方向的权重（卷积），能够获得与图片上的像素点数量相同的输出值（尽管在边缘处需要填充（padding））。...下面代码是用 TensorFlow 语法来对其初始化： ?...它们的神经元重复使用相同的权重，在一次训练迭代中，通过冻结（限制）一些不会对它们起作用的权重，dropout 能够有效地工作。 ? 加油吧，去打破 99％的限制。
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