orthogonal初始化
时间: 2023-05-12 22:03:00 浏览: 62
Orthogonal初始化是一种权重初始化方法,它可以使得神经网络的权重矩阵具有正交性质,从而有助于提高网络的训练效果。具体来说,Orthogonal初始化会随机生成一个正交矩阵,然后将其复制到权重矩阵中。这种方法在循环神经网络中尤为常用。
相关问题
TensorFlow 2.0模型参数初始化
TensorFlow 2.0 提供了多种参数初始化的方式,可以通过 `tf.keras.initializers` 模块进行调用。以下是一些常用的参数初始化方法:
1. 随机初始化:常用的随机初始化方法有 `tf.keras.initializers.RandomNormal` 和 `tf.keras.initializers.RandomUniform`,分别按照正态分布和均匀分布进行随机初始化。
2. 常数初始化:可以使用 `tf.keras.initializers.Constant` 来将参数初始化为一个常数值。
3. 单位矩阵初始化:可以使用 `tf.keras.initializers.Identity` 来将参数初始化为单位矩阵。
4. 正交矩阵初始化:可以使用 `tf.keras.initializers.Orthogonal` 来将参数初始化为正交矩阵。
5. Glorot初始化:可以使用 `tf.keras.initializers.GlorotUniform` 或 `tf.keras.initializers.GlorotNormal` 来进行 Glorot 初始化,它是一种针对激活函数为 tanh 和 sigmoid 的参数初始化方法。
6. He初始化:可以使用 `tf.keras.initializers.he_uniform` 或 `tf.keras.initializers.he_normal` 来进行 He 初始化,它是一种针对激活函数为 ReLU 的参数初始化方法。
以上这些初始化方法都可以通过在网络层中设置 `kernel_initializer` 或 `bias_initializer` 参数进行调用,例如:
```python
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.initializers import GlorotUniform
dense_layer = Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=GlorotUniform())
```
这里使用 Glorot 初始化方法初始化了一个包含 64 个神经元的全连接层。
def weights_init_orthogonal(m):
这是一个用于初始化神经网络权重的函数,它使用了正交初始化方法。正交初始化可以保持权重矩阵的正交性,有助于防止梯度消失和梯度爆炸问题的出现。该函数使用 PyTorch 框架实现,它将所有卷积和全连接层的权重矩阵初始化为正交矩阵。
具体来说,这个函数会遍历神经网络的所有模块,如果某个模块具有 weight 属性(即包含权重矩阵),则对其进行正交初始化。初始化方法是先随机生成一个正交矩阵,然后将其缩放到指定的标准差。这样可以保持权重矩阵的正交性,同时控制其大小,以避免梯度消失和梯度爆炸的问题。
以下是具体代码实现:
```python
import torch.nn as nn
def weights_init_orthogonal(m):
classname = m.__class__.__name__
if classname.find('Conv') != -1 or classname.find('Linear') != -1:
nn.init.orthogonal_(m.weight.data, gain=1)
```
该函数接受一个参数 m,即神经网络的一个模块。在函数内部,我们首先获取该模块的类名,如果它是卷积层或全连接层,则对其权重矩阵进行正交初始化。初始化方法是使用 nn.init.orthogonal_ 函数,它接受权重数据和缩放因子 gain 作为参数。在这里,我们将 gain 设置为 1,即不进行缩放。