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。

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。