Python代码实现：权重初始化

bai666ai 2023-01-13 00:36:56

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网格搜索神经网络超参数：权重初始化方法（案例+源码）

Python深度学习实践：优化神经网络的权重初始化策略作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来在

目录目录前言模型函数零初始化 随机初始化 He初始化总结参考资料前言良好的初始化权重有以下的好处：加快梯度下降的收敛速度增加梯度下降收敛到较低训练（和泛化）错误的几率所以一个良好的初始化也是非常重要的，这里尝试三种初始化化方式：零初始化，将权重参数初始化为零。随机初始化，使用随机的方式，初始化权重参数。 He初始化，这个公式的初始化方式。...

的初始化则显得至关重要，一个好的权重初始化虽然不能完全解决梯度消失和梯度爆炸的问题，但是对于处理这两个问题是有很大的帮助的，并且十分有利于模型性能和收敛速度。而言，损失函数的导数都是相同的，因此在随后的迭代过程中所有权重都具有相同的值，这会使得隐藏单元变得对称，并继续运行设置的。初始化方式一样，都希望初始化使得正向传播时，状态值的方差保持不变，反向传播时，关于激活值的梯度的方差保持不变。后每层的激活函数输出值的分布，从图中我们可以看出，深层的激活函数输出值还是非常服从标准高斯分布。下面代码为权重初始化为。

在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的数据类型是nn.Parameter，而不是Tensor或者Variable。import torchimport...

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