为什么要进行正态分布初始化、
时间: 2023-12-22 10:03:30 浏览: 30
正态分布初始化是一种常用的神经网络参数初始化方法,其目的是使得神经网络中的权重参数以一定的概率分布方式随机初始化,从而使得神经网络在训练时收敛更快、更稳定。一般情况下,神经网络中的参数都是随机初始化的,而正态分布初始化能够使得初始化后的参数符合高斯分布,使得参数的值更加均匀地分布在可接受的范围内。这样可以防止神经网络的模型过拟合,同时也可以避免梯度消失或梯度爆炸等问题。因此,正态分布初始化被广泛应用于神经网络中的参数初始化。
相关问题
正态分布初始化特征向量
正态分布初始化特征向量是一种常用的初始化方法,它是基于正态分布(也称为高斯分布)的随机数生成方法。在***选择一个均值(mean)和标准差(standard deviation)来定义正态分布。均值决定了生成的随机数的中心位置,标准差决定了生成的随机数的分布范围。
2. 从所选的正态分布中生成随机数,作为特征向量的初始值。
在实际应用中,可以使用一些常见的库或函数来实现正态分布初始化特征向量,例如Python中的NumPy库的random模块的normal函数,或者TensorFlow中的tf.random.normal函数。
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:
```python
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]
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