神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：模型參數(shù)初始化方法詳解，附Pytorch實現(xiàn)
零初始化存在對稱性問題，可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)表達(dá)能力受限，梯度更新受阻，甚至增加過擬合風(fēng)險。相比之下，隨機初始化通過賦予較小隨機值給權(quán)重，增加了網(wǎng)絡(luò)的多樣性，但可能需要根據(jù)任務(wù)調(diào)整。
Xavier初始化，如Glorot初始化，針對線性激活函數(shù)設(shè)計，通過考慮前、后層神經(jīng)元數(shù)量，平衡了信號傳播，避免梯度消失或爆炸，有助于網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定訓(xùn)練。在PyTorch中，可以使用`torch.nn.init.xavier_uniform_`或`torch.nn.init.xavier_normal_`函數(shù)實現(xiàn)。
He初始化針對ReLU激活函數(shù)優(yōu)化，確保輸入和輸出信號方差一致，適用于深度網(wǎng)絡(luò)的ReLU層。通過`nn.init.kaiming_uniform_`函數(shù)，結(jié)合`mode='fan_in'`和`nonlinearity='relu'`，實現(xiàn)He初始化。
在實際應(yīng)用中，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)選擇合適的初始化方法是關(guān)鍵，可能需要混合使用不同的策略。未來，對參數(shù)初始化的研究將聚焦于更高效的方法，以進一步提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練:模型參數(shù)初始化方法詳解,附Pytorch實現(xiàn)
Xavier初始化，如Glorot初始化，針對線性激活函數(shù)設(shè)計，通過考慮前、后層神經(jīng)元數(shù)量，平衡了信號傳播，避免梯度消失或爆炸，有助于網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定訓(xùn)練。在PyTorch中，可以使用`torch.nn.init.xavier_uniform_`或`torch.nn.init.xavier_normal_`函數(shù)實現(xiàn)。He初始化針對ReLU激活函數(shù)優(yōu)化，確保輸入和輸出信號方差一致...
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時,如何初始化模型參數(shù)?
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，如何初始化模型參數(shù)是至關(guān)重要的。合理的初始化策略能夠加速模型的學(xué)習(xí)過程，避免陷入局部最優(yōu)解，并提高模型的預(yù)測能力。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，常用的初始化方法包括Xavier\/Glorot初始化和Kaiming初始化。Xavier初始化通常適用于全連接層，它通過調(diào)整權(quán)重的尺度，使每個神經(jīng)元的輸入均值...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化
理論1：自定義初始化 2. 均勻分布（服從~U(a,b)）3. 正態(tài)分布（服從~N(mean,std)）4. 初始化為常數(shù)（初始化整個矩陣為常數(shù)val）5. Xavier初始化方法 ?? - 服從均勻分布U(?a,a)，分布的參數(shù)a = gain * sqrt(6\/fan_in+fan_out)，其中有一個gain，增益的大小是依據(jù)...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化
所以對線性層參數(shù)進行初始化的時候需要滿足的是均值為0，方差為[公式] 的正態(tài)分布。二、He初始化 前面介紹的是最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下面介紹一下加上激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這里介紹的是加上[公式] 激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種初始化方法叫做[公式] 初始化，它是由何凱明團隊提出來的，他們團隊在集成學(xué)習(xí)領(lǐng)域...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種初始化方法
ConvTranspose2d)和歸一化層(BatchNorm2d)，需要根據(jù)其特性進行定制化初始化。例如，netG.apply(weights_init)會按層類型進行初始化處理。恰當(dāng)?shù)膮?shù)初始化能夠確保梯度的流動，避免梯度消失，從而使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中更為穩(wěn)定和高效。因此，在實現(xiàn)深度網(wǎng)絡(luò)時，選擇合適的初始化方法至關(guān)重要。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種初始化方法
orthogonal方法則使用（半）正交矩陣，確保輸入張量的線性變換保持正交性。此外，針對不同層類型，如卷積層(ConvTranspose2d)和批標(biāo)準(zhǔn)化層(BatchNorm2d)，可以定制化初始化。例如，通過函數(shù)netG.apply(weights_init)，針對每個層類型進行初始化處理。合理初始化能確保網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性和性能，因此在深度神經(jīng)...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化小結(jié)
可以確保信息在前向傳播和反向傳播過程中保持范數(shù)，從而避免梯度消失或爆炸的問題。實現(xiàn)時，通常采用高斯分布生成初始矩陣，然后進行奇異值分解來構(gòu)造正交矩陣。總的來說，合適的參數(shù)初始化策略是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功的關(guān)鍵，每個方法都有其適用場景，需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)來選擇最有效的初始化策略。
【TF2.1學(xué)習(xí)筆記8】Sequential六步法
第一步，初始化模型：使用`model=tf.keras.Sequential()`搭建無拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。常見的網(wǎng)絡(luò)層包括：卷積層、池化層、全連接層等。第二步，配置訓(xùn)練方式：調(diào)用`model.compile()`函數(shù)，指定優(yōu)化器、損失函數(shù)及評估指標(biāo)。例如，選擇優(yōu)化器為'Adam'，損失函數(shù)為'binary_crossentropy'，同時設(shè)置準(zhǔn)確率為評估...
深入理解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.? 定義一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類，設(shè)置網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù) 2.? ? 實例化該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，按下圖被構(gòu)建成一個輸出3維，輸出1維，帶有3個隱藏層（每個隱藏層10個節(jié)點）的BP網(wǎng)絡(luò)；（此處還可以隨意擴展輸入、輸出維度和隱藏層相關(guān)系數(shù)）3.? ? 初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候，開始初始化...
【DL碎片1】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化的學(xué)問
首先，直接將參數(shù)初始化為0是一個常見的做法。但在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使用0初始化可能導(dǎo)致模型無法打破對稱性，所有神經(jīng)元在訓(xùn)練過程中行為相同，無法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征。對稱性導(dǎo)致了模型的退化，最終與隨機猜測效果相當(dāng)。接下來，采用隨機初始化可以打破對稱性，提升模型性能。實驗展示了隨機初始化能夠顯著提高...
相關(guān)評說：
江東區(qū)有色： ______ 初始連接權(quán)重關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度的快慢以及收斂速率,在基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,這個權(quán)重是隨機設(shè)定的.在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程中沿著誤差減小的方向不斷進行調(diào)整.針對這個權(quán)重的隨機性不確定的缺點,有人提出了用遺傳算法初始化BP的初始權(quán)重和閾值的想法,提出了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并且有人預(yù)言下一代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將會是遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).希望對你有所幫助.你可以查看這方面的文獻
江東區(qū)有色： ______ PID參數(shù)為P,I,D三個值,用于自適應(yīng)控制系統(tǒng) 由于系統(tǒng)干擾太多,可將系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型上建立 所以 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將P,I,D作為輸入,通過隱含層學(xué)習(xí),輸出P,I,D,最終控制系統(tǒng)
江東區(qū)有色： ______ 歸一化:使用Matlab自帶的mapminmax函數(shù).mapminmax按行逐行地對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將每一行數(shù)據(jù)分別標(biāo)準(zhǔn)化到區(qū)間[ymin, ymax]內(nèi),其計算公式是:y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin.如果某行的數(shù)據(jù)全部相同,此時xmax=...
江東區(qū)有色： ______ 先用newff函數(shù)建立網(wǎng)絡(luò),再用train函數(shù)訓(xùn)練即可. 1)正向傳播:輸入樣本->輸入層->各隱層(處理)->輸出層 注1:若輸出層實際輸出與期望輸出(教師信號)不符,則轉(zhuǎn)入2)(誤差反向傳播過程) 2)誤差反向傳播:輸出誤差(某種形式)-...
江東區(qū)有色： ______ 都是有兩種調(diào)用方法,一種圖形界面的,這個從開始菜單,然后工具,然后從里面找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) neural network,遺傳算法工具是 全局優(yōu)化工具箱里面的,global optimization.另外 一種通過命令行調(diào)用,這個需要你理解你都要做什么,我用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舉例.第一步需要先整理出輸入變量和輸出變量,第二步設(shè)計并初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第三部訓(xùn)練,第四部獲得結(jié)果.如果你想結(jié)合這兩者,就會更加復(fù)雜,詳細(xì)的你可以再問.我曾經(jīng)做過用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具.
江東區(qū)有色： ______ 通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層的激活神經(jīng)元以矩陣的形式可視化出來,能夠讓我們看到一些有趣的insights.在[8]的頭部,嵌入了一個web-based的cnn網(wǎng)絡(luò)的demo,可以看到每個layer activation的可視化效果.在[14]里為幾種不同的數(shù)據(jù)集提供了cnn各個layer activation的可視化效果示例,在里頭能夠看到cnn模型在mnist/cifar-10這幾組數(shù)據(jù)集上,不同layer activation的圖形化效果.
江東區(qū)有色： ______ 1、遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù); 2、因此,對訓(xùn)練時間沒有影響.
