bp神经网络回归relu函数初始化模型参数

在使用BP神经网络进行回归任务时，通常需要对模型参数进行初始化。以下是一个使用ReLU激活函数的BP神经网络模型的初始化代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.init_weights()

    def init_weights(self):
        nn.init.kaiming_uniform_(self.fc1.weight, nonlinearity='relu')
        nn.init.kaiming_uniform_(self.fc2.weight, nonlinearity='relu')
        nn.init.constant_(self.fc1.bias, 0)
        nn.init.constant_(self.fc2.bias, 0)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个例子中，我们使用了 `nn.init` 模块的 `kaiming_uniform_` 和 `constant_` 方法对模型参数进行初始化。`kaiming_uniform_` 方法使用了 Kaiming He 等人提出的一种初始化方法，它可以更好地处理深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，特别适合使用ReLU激活函数的神经网络。`constant_` 方法用于将偏置项初始化为常数值。

在 `init_weights` 方法中，我们使用 `kaiming_uniform_` 方法对权重进行初始化，使用 `constant_` 方法对偏置项进行初始化。然后，我们在初始化模型时调用 `init_weights` 方法，来初始化模型的所有参数。