Identity Mapping Initialization翻译
时间: 2024-06-02 13:13:10 浏览: 6
Identity Mapping Initialization(简称IMI)是一种深度神经网络(DNN)初始化方法,用于解决深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。该方法通过将网络的初始权重设置为单位矩阵,使得网络在前向传播时能够保留输入的信息,从而避免梯度消失的问题。同时,该方法还使用了特殊的归一化技术,使得网络在后向传播时能够避免梯度爆炸的问题。IMI方法已经被广泛应用于各种类型的深度神经网络,如卷积神经网络、循环神经网络等。
相关问题
ResNet+Identity Mapping Initialization公式
ResNet+Identity Mapping Initialization公式如下:
假设网络中某一层的输入为x,输出为H(x),则该层的初始化方式为:
H(x) = f(x) + x
其中,f(x)为该层的非线性变换,可以是卷积、全连接等。
初始化方式为:
xavier初始化:W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in/2)
其中fan_in为输入神经元数量,fan_out为输出神经元数量。
如果使用ReLU激活函数,则可以使用He初始化:W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in)
对于ResNet的Identity Mapping初始化,可以使用如下方式:
W = np.random.randn(fan_in, fan_out) / np.sqrt(fan_in)
b = np.zeros((1, fan_out))
H(x) = f(x) + Wx + b
其中,W是该层的权重参数,b是该层的偏置参数。
ResNet+Identity Mapping Initialization原理公式,算法伪代码
ResNet中的Identity Mapping Initialization是一种初始化方法,旨在解决深层网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。其原理是将每个残差块中的卷积层的权重初始化为单位矩阵,并将每个残差块中的批量归一化层的缩放参数初始化为0。
具体而言,ResNet中的Identity Mapping Initialization公式如下:
$$
W_i = \frac{1}{\sqrt{2n_i}}\begin{bmatrix}
1 & 0 & 0 \\
0 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
$$
其中 $W_i$ 表示第 $i$ 层卷积层的权重,$n_i$ 表示第 $i$ 层卷积层的输入通道数。
算法伪代码如下:
```
for each residual block:
initialize convolutional layer weights as Wi = 1/sqrt(2ni) * I
initialize batch normalization scaling parameter as gamma = 0
```
其中,`I` 表示单位矩阵,`gamma` 表示批量归一化层的缩放参数。
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