深度学习中的参数初始化方法：Xavier详细推导+pytorch实现
Xavier初始化策略通过数学推导，确保从t-1层到t层的权重分布，使得t层的输出方差等于t-1层的输入方差。在正向传播中，每个神经单元的输出期望为0，通过展开计算得出输出的方差为输入维度乘以权重分布方差。在反向传播中，同样关注输入与输出方差的匹配，通过权重的独立同分布和零均值特性，Xavier找到一个平衡点。
在实践中，PyTorch提供了便捷的实现方式，只需在模型初始化时使用`xavier_normal_`函数。这种方法通过自动计算方差，避免了人为指定的局限，与理论推导保持一致。通过这种方式，Xavier初始化有效地帮助深度学习模型在训练过程中保持稳定，提升学习效果。
[激活函数]什么是 ReLU
a.参数初始化时初始化到的参数值恰好能使神经节点死亡，不过这种情况非常罕见 b.学习率太高，导致在参数更新时，导致参数小于等于 0 改进方法有：针对原因 a，采用 Xavier 初始化方法( 深度学习——Xavier初始化方法 )针对原因 b，可以设置小一点的学习率或者是使用会自动调整学习率的优化方法，例如 ...
深度学习与神经网络有什么区别
如果对所有层同时训练,时间复杂度会太高;如果每次训练一层,偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题,会严重欠拟合(因为深度网络的神经元和参数太多了)。 2006年,hinton提出了在非监督数据上建立多层神经网络的一个有效方法,简单的说,分为两步,一是每次训练一层网络,二是调优,使原始表示x向上生成的...
小度学习机的初始解锁密码是多少
初始密码非常简单,一般来说的就是4个零或者是8个零,也就是“0000”或者“00000000”.或者1122,1234,1111大概就这样说明书上应该有。
【吴恩达深度学习】—参数、超参数、正则化
吴恩达深度学习课程深入解析 课程学习总结 吴恩达与网易合作的深度学习课程，免费开放，感谢吴恩达、网易及提供课程讲义的黄海广博士。课程资源包括网易云课堂课程及配套讲义。参数与超参数 1.1 超参数定义：算法中的参数如学习率、迭代次数、隐藏层数、隐藏层单元数与激活函数选择，这些数字影响最终参数W和b的...
深度学习模型训练中随机种子指的是什么
事实上随机种子和深度学习没有直接关系，随机种子在百度百科中的定义是:一种以随机数作为对象的以真随机数（种子）为初始条件的随机数。简单的说，计算机中生成随机数的过程并不随机，但是其初始数（种子）是随机的。在深度学习中，（比如深度神经网络）我们常常需要对网络中超参数设定初始值，比如权重，在...
偏导数怎么看谁是变量谁是常量?
所以训练集,其实就是给小孩看带有正确答案的图片,对于深度学习而言,训练集就是用来求解神经网络的权重,最后形成模型;而测试集,就是用来验证模型的准确度。 ...上面描述的内容,主要是关于怎么调整参数,属于初级阶段。上面也提到,在调参之前,都有默认的网络模型和参数,如何定义最初始的模型和参数?就需要进一步深入了解。
一个深度学习计算机视觉的模型检测问题?
关于模型精度下降的问题，也有几个可能的原因：数据集变化：如果之前的训练数据集和现在的训练数据集不同，引入了新的类别或者样本分布发生了变化，这可能会对模型的准确性产生影响。参数调整：你在重新跑模型时可能使用了不同的参数设置，包括学习率、正则化等。这些参数的变化可能会影响模型的训练和性能...
深度学习属于什么主义
自顶向下的监督学习 就是通过带标签的数据去训练，误差自顶向下传输，对网络进行微调。基于第一步得到的各层参数进一步优调整个多层模型的参数，这一步是一个有监督训练过程。第一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局...
深度学习量化是什么意思?
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，其应用范围广泛，可用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。而深度学习量化，则特指将深度学习模型中的参数进行量化处理，以减少模型的计算和存储资源消耗。深度学习量化的目的是在保持模型精度的前提下，减小模型的参数体积，降低计算复杂度，提高模型的实时...
深度学习是什么意思
例如，在图像识别任务中，深度学习模型可以自动学习到图像的边缘、纹理、形状等特征，进而识别出图像中的对象。深度学习之所以强大，还得益于其强大的函数拟合能力。通过复杂的网络结构和大量的参数，深度学习模型可以拟合出非常复杂的函数关系，从而处理各种复杂的任务。此外，随着数据量的不断增加和计算能力的...
姬菲感冒： 学习率fixed lr从0.01到10的-6或-7就可以了2.参数初始化:高斯 若某两层的梯度计算相差太大,就要调整小的那层的std了3.激活函数relu+bn4.数据预处理方式:zero-center5.梯度裁剪: 限制最大梯度 或者设置阀值,让梯度强制等于10,20等6.对...
美溪区13625862867： 如何理解卷积神经网络中的权值共享 - ？
姬菲感冒： 简单谈谈自己的理解吧.池化:把很多数据用最大值或者平均值代替.目的是降低数据量.卷积:把数据通过一个卷积核变化成特征,便于后面的分离.计算方式与信号系统中的相同.
美溪区13625862867： 卷积神经网络学习 输入不是严格尺寸 变形后能学习吗 - ？
姬菲感冒： 不知道你说的严格尺寸和变形是什么意思 如果是指图片的输入尺寸不同,比如有的样本是225*225有的样本是322*322,可以将图像reshape成指定的尺寸.如果是指样本经过各种变换变形,也是可以的,有许多数据增强手段都是通过对样本进行形变来扩充数据量和多样性的.
美溪区13625862867： 卷积神经网络最后的全连接层的权值也是学习得来的吗? - ？
姬菲感冒： 是的 fc的weights cnn的卷积核 以及 pooling层可能会有的 倍数与偏置都是学出来的
美溪区13625862867： 深度学习中怎么把训练好的权值赋给复杂的网络用于初始化 - ？
姬菲感冒： dnn 从名字上你就可以看出来,是深度神经网络,类比于浅层神经网络,它的训练方法也是BP,没有引入无监督的预训练.隐层的激活函数使用了 ReLU,改善了“梯度弥散”,通过正则化+dropout 改善了过拟合的现象,在输出层 是softmax 作...
美溪区13625862867： 深度学习网络结构初始化函数里面kernelasize后面的5是什么意思 - ？
姬菲感冒： 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: ＂conv1＂ type: CONVOLUTION bottom: ＂data＂ top: ＂conv1＂ blobs_lr: 1 # learning rate multiplier for the filters blobs_lr: 2 # learning rate multiplier for the biases weight_...
美溪区13625862867： 深度学习使用的算法有哪些? - ？
姬菲感冒： 先列举一下在深度学习中,我们常见的优化算法有哪些: 最基本的如梯度下降(Gradient Descent)—— GD 然后还有一些GD的变体: 随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)——SGD 小批量梯度下降——mini-batch GD 动量梯度下降——Momentum 均方根算法(root mean square prop) ——RMSprop 自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation)——Adam
