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实战神经网络
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参数初始化技巧
阿童木-atom
2023-01-13 00:12:38
课时名称
课时知识点
参数初始化技巧
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代码为博客实例代码：http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/40794879 有问题博客留言
深度学习系列三——优化篇之
参数
初始化
，数据预处理，逐层归一化(BN+LN+WN+GN)，超
参数
优化
前言1、
参数
初始化
1.1 预训练
初始化
：1.2 固定值
初始化
：1.3 随机
初始化
：1.3.1 基于固定方差的
参数
初始化
1.3.2 基于方差缩放的
参数
初始化
1.3.2.1 Xavier
初始化
1.3.2.2 He
初始化
1.3.3 正交
初始化
2、数据预处理2.1 归一化处理2.2 白化处理 1、
参数
初始化
\quad \quad神经网络的
参数
学习是一个非凸优化问题．当使用梯度下降法来进行优化网络
参数
时，
参数
初始值的选取十分关键，关系到网络的优化效率和泛化能力． \quad \quad不同的
参数
初始值会收敛到不同
#
参数
初始化
参数
初始化
是深度学习模型训练的“第一公里”，直接影响模型收敛速度、稳定性甚至最终性能。本文将系统解析主流
初始化
方法，结合数学公式、代码示例和实际场景，帮助开发者掌握这一关键
技巧
。，同时确保不同层的输入/输出方差稳定。等无界激活函数设计，通过放大方差补偿ReLU的单侧抑制特性。通过QR分解生成正交矩阵，确保权重矩阵的奇异值接近1。从均匀或正态分布中随机采样初始
参数
，适用于浅层网络。通过正交矩阵
初始化
权重，保持梯度传播的稳定性，专为。通过平衡输入/输出维度，保持信号方差稳定，专为。
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行到水穷处，坐看云起时！ 鄙人学富五车、才高八斗。技术能力称雄天下，敢领风骚数五百年。java、scala、python、C/C++、php登峰造极，精通Spring、mybatis、hibernate、struts2各种框架及具备各种大型系统架构能力，深耕搜索、推荐、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能等领域，通读lucene、solr、elaticsearch、sphinx、mahout、tensorfolw等开源项目源码，精通hadoop、hbase、hive、spark、kafka、rabbit、activeMQ等大数据处理工具的应用。
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行到水穷处，坐看云起时！ 鄙人学富五车、才高八斗。技术能力称雄天下，敢领风骚数五百年。java、scala、python、C/C++、php登峰造极，精通Spring、mybatis、hibernate、struts2各种框架及具备各种大型系统架构能力，深耕搜索、推荐、数据挖掘、机器学习、深度学习、人工智能等领域，通读lucene、solr、elaticsearch、sphinx、mahout、tensorfolw等开源项目源码，精通hadoop、hbase、hive、spark、kafka、rabbit、activeMQ等大数据处理工具的应用。
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