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）

一、权重初始化 1.数据和模型 2.权重初始化为0 3.随机初始化 4.sqrt(2 / n[l - 1])初始化 5.总结二、正则化 1.数据 2.不适用正则化 3.使用正则化 3.1 L2正则化 3.2 dropout 三、梯度校验 1.一维线性模型的梯度检查 2.高维线性模型的梯度检查

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...

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。

PyTorch网络权重初始化

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