cnn中默认的权值初始化方式
时间: 2024-06-02 17:12:36 浏览: 4
在卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 中,通常使用 Xavier 初始化(也称为 Glorot 初始化)来初始化权重。该方法根据输入和输出的数量自适应地缩放权重初始化的标准差,以确保输出具有合适的方差。具体来说,对于大小为 $n_{in}$ 的输入和大小为 $n_{out}$ 的输出,Xavier 初始化从均匀分布 $\mathcal{U}[-\sqrt{\frac{6}{n_{in}+n_{out}}}, \sqrt{\frac{6}{n_{in}+n_{out}}}]$ 中随机采样权重。这个范围的选择是为了确保方差不会过大或过小,从而避免梯度消失或梯度爆炸等问题。
相关问题
神经网络 权值初始化
在深度学习中,神经网络的权重初始化方法对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。一个好的权重初始化方法可以帮助解决梯度消失和梯度爆炸的问题,并且有利于模型的性能和收敛速度。
在当前的深度学习中,隐藏层常使用ReLU作为激活函数,并且常用的权重初始化方法是He initialization。这种初始化方法通过根据ReLU的特性,将权重初始化为均值为0,标准差为sqrt(2/n)的高斯分布,其中n是上一层神经元的数量。这种方法在实践中显示出比Xavier initialization更好的效果。
当然,除了He initialization之外,还有其他几种常用的权重初始化方法,如Xavier initialization和正交初始化等。这些方法根据不同的特性和需求,在不同的情况下可能会有更好的效果。
总之,权重初始化是深度学习中的重要步骤之一,它对模型的性能和收敛速度有着重要的影响,而He initialization是当前深度学习中常用的神经网络权重初始化方法之一。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习中神经网络的几种权重初始化方法](https://blog.csdn.net/Harrytsz/article/details/120840148)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
卷积神经网络的权值初始化方法matlab
在使用Matlab进行卷积神经网络的权值初始化时,有几种常用的方法。其中一种是随机初始化权值。在这种方法中,权值矩阵的每个元素都是从一个均匀分布或高斯分布中随机抽取的。这种方法可以帮助网络避免陷入局部最优解,并且在一些情况下可以提高网络的收敛速度。另一种方法是使用预训练的权值。这种方法通过在其他数据集上训练得到的预训练模型的权值来初始化网络。这可以提供一种比随机初始化更好的起点,特别是在相似的任务上。除此之外,还有一些其他的权值初始化方法,如Xavier初始化和He初始化,它们根据网络的结构和激活函数的特性来调整权值的初始范围。这些方法可以帮助网络更好地学习和泛化。需要注意的是,在使用任何权值初始化方法时,都应该考虑到网络的架构和任务的特性,以便选择合适的方法来初始化权值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab输出神经网络权值,matlab神经网络能做什么](https://blog.csdn.net/goodutils/article/details/127354414)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [神经网络权值是什么意思,神经网络权重取值范围](https://blog.csdn.net/mynote/article/details/126203068)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)