通俗的解释下nn.init.kaiming_normal_的作用?
时间: 2024-05-22 12:15:42 浏览: 23
nn.init.kaiming_normal_是torch.nn中的一个函数,用于初始化神经网络中的权重参数。它的作用是根据Kaiming He等人在论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》中提出的方法,对权重进行高斯分布的初始化,以提高神经网络的性能和训练速度。
具体来说,该函数会根据所传入的张量的形状和尺度,生成符合高斯分布(均值为0,标准差为$\sqrt{2/n}$)的随机数,并将其赋值给张量中的每一个元素,从而初始化权重参数。这种初始化方法可以使得神经元的输出具有更大的方差,从而在反向传播时更容易传递梯度,加速网络的训练。
总之,nn.init.kaiming_normal_函数的作用就是对神经网络中的权重参数进行高斯分布的初始化,以提高神经网络的性能和训练速度。
相关问题
torch.nn.init.kaiming_normal_
torch.nn.init.kaiming_normal_是PyTorch中的一个初始化函数,用于初始化神经网络的权重。它是一种针对ReLU激活函数的初始化方法,可以使得神经网络的训练更加稳定和快速。该函数会根据输入张量的形状,生成一个符合高斯分布的随机张量,并将其作为权重进行初始化。
nn.init.kaiming_normal_参数
nn.init.kaiming_normal_是一个PyTorch中的初始化函数,用于初始化神经网络的权重。它的参数包括tensor(要初始化的张量)和a(用于计算标准差的负斜率系数,默认为)。该函数使用Kaiming正态分布初始化方法,该方法根据输入和输出通道数自适应地调整标准差,以确保每个神经元的输出具有相似的方差。这有助于避免梯度消失或爆炸问题,从而提高模型的训练效果。
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