def __init_weight(self, weight_init_std): """设定权重的初始值 Parameters ---------- weight_init_std : 指定权重的标准差(e.g. 0.01) 指定'relu'或'he'的情况下设定“He的初始值” 指定'sigmoid'或'xavier'的情况下设定“Xavier的初始值” """ all_size_list = [self.input_size] + self.hidden_size_list + [self.output_size] for idx in range(1, len(all_size_list)): scale = weight_init_std if str(weight_init_std).lower() in ('relu', 'he'): scale = np.sqrt(2.0 / all_size_list[idx - 1]) # 使用ReLU的情况下推荐的初始值 elif str(weight_init_std).lower() in ('sigmoid', 'xavier'): scale = np.sqrt(1.0 / all_size_list[idx - 1]) # 使用sigmoid的情况下推荐的初始值 self.params['W' + str(idx)] = scale * np.random.randn(all_size_list[idx-1], all_size_list[idx]) self.params['b' + str(idx)] = np.zeros(all_size_list[idx])
时间: 2024-04-03 07:35:32 浏览: 24
这个函数用于初始化神经网络的权重。它根据给定的权重初始化标准差,计算并设置每一层的权重和偏置项。如果指定的是'Relu'或'he',则使用He的初始值;如果指定的是'sigmoid'或'xavier',则使用Xavier的初始值。这个函数同时考虑了每一层的输入和输出大小,以确保初始值的合理性。初始化完成后,权重和偏置项被存储在params字典中。
相关问题
def __init__(self) -> None:
在这个初始化函数中,`self` 是一个特殊的参数,它指向当前实例化的对象。这个函数用于设置对象的初始状态和属性。在函数体内,你可以定义对象的属性,并给它们赋初值。通常,在这个函数中,你会初始化一些必要的属性,以便对象能够正常工作。
在这个特定的初始化函数中,`-> None` 是类型提示语法,表明这个函数没有返回值。
解释代码def __init__(self) -> None:
这段代码是一个类的构造函数,即在类的实例化时第一个被执行的方法,它的作用是初始化对象的属性和方法。在这个例子中,函数的名称是 `__init__`,它的参数是 `self`,表示当前对象实例本身。`-> None` 表示该函数没有返回值。
通常在 `__init__` 函数中,会创建类的属性并为其赋初值。例如,在下面的代码中,`self.name` 表示对象的名称属性,`self.age` 表示对象的年龄属性,它们都被初始化为 `None`。
```python
class Person:
def __init__(self):
self.name = None
self.age = None
```
当我们实例化一个 `Person` 对象时,`__init__` 函数会被自动调用,创建一个新的对象,并初始化它的属性:
```python
>>> person = Person()
>>> person.name
None
>>> person.age
None
```