pytorch神经网络He正态分布初始化

在PyTorch中，He正态分布初始化是一种用于初始化神经网络权重的方法。它是由何凯明在2015年提出的，针对ReLU激活函数的特性进行了改进。相比于Xavier初始化在ReLU中的表现较差，He初始化能够更好地适应ReLU的非线性特性。\[2\]

在PyTorch中，可以使用torch.nn.init.kaiming_normal_函数来进行He正态分布初始化。该函数的参数包括要初始化的张量和非线性激活函数的类型。具体而言，对于ReLU激活函数，可以使用nonlinearity='relu'来指定。例如，可以使用以下代码进行He正态分布初始化：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个卷积层
conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)

# 使用He正态分布初始化
nn.init.kaiming_normal_(conv.weight, nonlinearity='relu')

这样，卷积层的权重将会按照He正态分布进行初始化，以更好地适应ReLU激活函数的特性。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PyTorch中的Xavier以及He权重初始化方法解释](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/107950764)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pytorch神经网络初始化kaiming分布](https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/104031247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]