使隐藏层饱和了, 跟之前我们说的输出层饱和问题相似, 对于输出层,我们用改进的cost函数,比如cross-entropy, 但是对于隐藏层, 我们无法通过cost函数来改进 更好的方法来初始化权重?...因为传统的初始化权重问题是用标准正态分布（均值为0，方差为1）随机初始化的，这其实是存在不合理的部分。
之前看Andrew大神的视频有介绍到神经网络权重需要随机初始化而不是全初始化为0的问题，其真正深层次的含义没有弄明白，所以结合一些资料（cs231n课程）希望能让自己之后再想到这个问题的时候能够快速地明白过来...参考文献: CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 权重初始化 我们已经知道了如何构建神经网络结构，也知道了怎么预处理数据...比如，如果一个神经网络层的权重非常小，那么在反向传播算法就会计算出很小的梯度(因为梯度gradient是与权重成正比的)。...结果证明，我们可以通过将其权重向量按其输入的平方根(即输入的数量)进行缩放，从而将每个神经元的输出的方差标准化到1。...这里我们不会展开来讲解这项技术，因为它已经在上面那提供链接的论文中详细的介绍了，但是请注意，在神经网络中使用批量标准化已经成为一种非常常见的做法。在实践中，使用批量标准化的网络对糟糕的初始化更加健壮。
这就是零初始化无法工作的原因。 随机初始化 现在我们知道权重必须是不同的，下一个想法是随机初始化这些权重。随机初始化比零初始化好得多，但是这些随机数可以是任意数吗? 假设你使用的是s型非线性。...考虑一个有100层的深度神经网络。在每一步，权重矩阵乘以来自前一层的激活。如果每一层的激活大于1，当它们被重复乘以100次时，它们就会不断变大，爆炸到无穷大。类似地，如果激活值小于1，它们将消失为零。...这个问题通过Xavier的初始化得到了解决，Xavier的初始化建议我们从一个均匀分布中随机初始化权重，如下图所示。...接下来，作者展示如何初始化m层的残差分支，以便SGD更新将输出更改Θ（η/ L）。作者表明，可以通过以下方式重新调整这些权重层的标准初始化： 权重比例因子 作者还讨论了偏差和乘数的效用。...他们还发现，在每个残差分支上添加一个乘法标度有助于通过标准化来模仿网络的权重范数动态。
近几年，随着深度学习的大火，越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域，正确初始化神经网络的参数对神经网络的最终性能有着决定性作用。...作为激活函数，它最大的导数值才0.25） 总之，使用不适当的值去初始化权重将会导致网络训练的发散或者缓慢，那么我们应该如何去初始化呢？...论文作者提出了一种Xavier的方法去初始化参数，接下来我们将通过实验对比不同的初始化方法来对神经网络的初始化进行探索。 ? 2 如何找到合适的初始化值 ? 1....实验结果分析： a）如果将所有的权重都设置为0，则每一层激活函数的输出都是0。 ? 这是因为如果初始化权重全是0，神经元在训练过程中都学习到相同的特征，同一层的神经元是无差异的。...，只需要将权重方差的大小加倍即可，这就是He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。 我们来尝试这个三种方法吧。 模型函数 编写一个model函数，使用这个函数可以测试各种初始化权重参数的效果。...在神经网络中初始化的参数有两种类型： image.png def initialize_parameters_zeros(layers_dims): """ Arguments:...随机初始化 随机初始化可以打破对称，让我们随机初始化权重。在随机初始化之后，每个神经元可以继续学习其输入的不同功能。我们只是随机初始化权重参数，偏差还是继续初始化为零。
前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。...后来查询了一些资料，原来是代码缺少了权重初始化（weight initialization）这及其重要的一步。增加了权重初始化后拟合结果终于正常。...在以前看一些关于神经网络的资料时，我也经常看到“权重初始化”这一步，但一直错误地以为“权重初始化”等价于“权重随机初始化”，以为仅仅将权重初始化为很小的随机数即可，但其实它的原因除了打破梯度更新对称性之外...所以接下来文章分为两部分，分别介绍为什么需要进行权重初始化，以及如何进行权重初始化。...权重初始化：why 在创建了神经网络后，通常需要对权重和偏置进行初始化，大部分的实现都是采取Gaussian distribution来生成随机初始值。
权重初始化 （Weight Initialization） 永远用小的随机数字初始化权重，以打破不同单元间的对称性（symmetry）。但权重应该是多小呢？推荐的上限是多少？...当使用 Sigmoid 激励函数时，如果权重初始化为很大的数字，那么 sigmoid 会饱和（尾部区域），导致死神经元（dead neurons）。如果权重特别小，梯度也会很小。...因此，最好是在中间区域选择权重，比如说那些围绕平均值均衡分布的数值。 参数初始化应该使得各层激活值不会出现饱和现象且激活值不为0。...sqrt{n_{i}+n_{i+1}}}\right] W∼U[−ni+ni+1 6 ,ni+ni+1 6 ] 假设激活函数关于0对称，且主要针对于全连接神经网络...系数λ就是权重衰减系数。 为什么可以给权重带来衰减 权重衰减（L2正则化）的作用 作用：权重衰减（L2正则化）可以避免模型过拟合问题。
深度学习之权重初始化 在深度学习中，神经网络的权重初始化方法( )对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。说白了，神经网络其实就是对权重参数 的不停迭代更新，以达到更好的性能。...本文将介绍以下五种常见的权重初始化的方法： 权重初始化为 权重随机初始化 预训练权重 权重初始化为 如果将权重初始化全部为 的话，这样的操作等同于等价于一个线性模型，将所有权重设为...图 权重初始化为 的 变化图 权重随机初始化 权重随机初始化是比较常见的做法，即 随机初始化。...但是随机初始化也有缺点， 其实是一个均值为 ，方差为 的高斯分布中采样。当神经网络的层数增多时，会发现越往后面的层的激活函数（使用 ）的输出值几乎都接近于 ，极易出现梯度消失。...图 权重初始化后 激活层输出分布 虽然 能够很好的适用于 激活函数，但对于目前神经网络中最常用的 激活函数，还是无能能力，如下图 所示为采用 激活函数后， 初始化的每层激活函数输出值的分布
「学习内容总结自 udacity 深度学习课程，截图来自 udacity 课件」 权重初始化对于神经网络来说十分重要，一个好的权重初始化的方法能够帮助神经网络更快的找到最优解决方案。...之前在TensorFlow的基本使用(1)-创建简单神经网络这篇笔记中提到使用截断正态分布的方法随机初始化权重，在学习了weight initialization这门课后有了更直观的理解。...初始化为全1或全0 按照一般思路和做法，会把权重全都初始化为1或0，这样看似没有问题，但在神经网络中却会出现大问题。...当每层的权重全部初始化为0或1时，神经网络的每个单元计算Z[L] = W[L]x + b[L]都为一样的值。计算反向传播时，每个梯度也都为一样的值。所以最后更新得到的权重也是一样的值。...对于深层神经网络来说，这样初始化的话，会造成深层并没有意义，反而会比不上线性分类器的效果。 实验初始化全为0或1时得到的结果如下图所示，全0的情况下损失虽然低但验证准确率也是很低的。
在神经网络训练中，好的权重 初始化会加速训练过程。 下面说一下kernel_initializer 权重初始化的方法。...weight的初始化 Keras 的原始构造模块是模型，最简单的模型称为序贯模型， Keras 的序贯模型是神经网络层的线性管道 （ 堆栈） 。...random_unifrom：权重被初始化为（-0.5，0.5）之间的均匀随机的微小数值，换句话说，给定区间里的任何值都可能作为权重 。...random_normal：根据高斯分布初始化权重，其中均值为0，标准差为0.05。 zero：所有权重被初始化为0。...以上这篇keras之权重初始化方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 必须将人工神经网络的权重初始化为小的随机数。这是因为这是用于训练模型的随机优化算法的期望，即随机梯度下降。...在这篇文章中，你会了解为什么神经网络权重必须被随机初始化的全部背景知识。 阅读这篇文章后，你会知道： 对于具有挑战性的问题的非确定性和随机算法的必要性。 在随机优化算法中初始化和搜索期间使用随机性。...神经网络中的随机初始化 我们通常使用被称为随机梯度下降的随机优化算法训练人工神经网络。 这个算法使用随机性为正在学习的数据中输入到输出的特定映射函数找到足够好的权重组合。.../ 初始化方法 传统上，神经网络的权重被设置为小的随机数。...神经网络权重的初始化是一个完整的研究领域，对网络进行细致的初始化可以加速学习过程。 现代深度学习库，例如Keras，提供了许多网络初始化方法，它们都是用小随机数初始化权重的变体。
注意 model.modules() 和 model.children() 的区别：model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而 model....
权重初始化的几个方法 ---- 我们知道，神经网络的训练大体可以分为下面几步： 初始化 weights 和 biases 前向传播，用 input X, weights W ，biases b, 计算每一层的...将所有权重初始化为零 会使模型相当于是一个线性模型，因为如果将权重初始化为零，那么损失函数对每个 w 的梯度都会是一样的，这样在接下来的迭代中，同一层内所有神经元的梯度相同，梯度更新也相同，所有的权重也都会具有相同的值...随机初始化 将权重进行随机初始化，使其服从标准正态分布 （ np.random.randn(size_l, size_l-1) ） 在训练深度神经网络时可能会造成两个问题，梯度消失和梯度爆炸。...梯度消失 是指在深度神经网络的反向传播过程中，随着越向回传播，权重的梯度变得越来越小，越靠前的层训练的越慢，导致结果收敛的很慢，损失函数的优化很慢，有的甚至会终止网络的训练。...对于深度网络，我们可以根据不同的非线性激活函数用不同方法来初始化权重。
特别地，随机梯度下降要求权重参数被初始化为一个很小的随机值，如[0.01,0.32,...]等。训练时，在每一个epoch都会重新对训练数据洗牌，这样确保在不同的batch梯度计算会不同。...特别地，隐含层上的节点需要有不同的权重，这样才能训练时会得到更新。这被称为训练期间打破对称性。 7 何时初始化为相同的权重？ 如果每次都将权重置为随机值，它可能不利于我们做网络模型的配置评估。...相反，对于一个训练集上得到的模型用于生产环境时，每次最终状态如果权重参数都相同将会给模型配置评估带来帮助。 8 初始化权重参数的方法 传统的，权重参数被设置为一个很小的随机值。...神经网络的权重参数初始化时一项重要的研究领域，精心设计的初始化参数会加速学习过程。...深度学习框架，Keras，提供了一些网络初始化方法，它们都是用小的随机值初始化权重：Zeros, Ones, Constant, RandomNormal(随机正态分布的tensor), RandomUniform
大数据文摘出品 来源：medium 编译：李雷、刘思佳、张弛 在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。...那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...为什么要初始化权重 权重初始化的目的是防止在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出损失梯度出现爆炸或消失。...Glorot和Bengio认为Xavier权重初始化将保持激活函数和反向传播梯度的方差，一直向上或向下传播到神经网络的每一层。...关于探索如何在类ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重促使何凯明等优秀学者提出自己的初始化方案，这些方案是专门用来处理这些非对称，非线性激活的深层神经网络的。
在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。 那么如何使用不同的方法初始化神经网络中的每层权重呢？...为什么要初始化权重 权重初始化的目的是防止在深度神经网络的正向（前向）传播过程中层激活函数的输出损失梯度出现爆炸或消失。...矩阵乘法是神经网络的基本数学运算。在多层深度神经网络中，一个正向传播仅需要在每层对该层的输入和权重矩阵执行连续的矩阵乘法。这样每层的乘积成为后续层的输入，依此类推。...Glorot和Bengio认为Xavier权重初始化将保持激活函数和反向传播梯度的方差，一直向上或向下传播到神经网络的每一层。...关于探索如何在类ReLU的激活的网络中最佳地初始化权重促使何凯明等优秀学者提出自己的初始化方案，这些方案是专门用来处理这些非对称，非线性激活的深层神经网络的。
在深度神经网络中，网络权重的初始化非常关键，因为它对网络的训练速度、收敛能力以及最终的性能都有重大影响。...合理的初始化可以打破这种对称性，使得每个神经元可以学习到不同的表征。 梯度消失 {/} 爆炸问题：深度神经网络在反向传播时容易遇到梯度消失或者梯度爆炸的问题。...合理的初始化方法可以缓解这些问题，确保梯度在合适的范围内。 加快收敛速度：适当的权重初始化可以帮助模型更快地收敛。如果权重初始化得太远离最优解，模型需要更多时间来调整这些权重以达到最佳性能。...值得注意的是，PyTorch 的 torch.nn.init 模块中的所有函数都旨在用于初始化神经网络参数，因此它们都在 torch.no_grad() 模式下运行，不会被自动求导考虑在内。...此外，还提供了稀疏初始化方法。这些初始化方法对于确保神经网络的有效训练非常关键。
在进行权重初始化后，神经网络就可以对权重参数w不停地迭代更新，以达到较好的性能。 1.全零初始化（×） 全零初始化是我们要避免的，它无法训练网络。...因为全零初始化后，神经网络训练时，在反向传播时梯度相同，参数更新大学也一样，最后会出现输出层两个权值相同，隐层神经元参数相同，也就是说神经网络失去了特征学习的能力。...小权重高斯初始化（小型网络中很常见），然而当网络越来越深的时候，会出现梯度消失的情况。...2.1.3存在问题： 随机初始化其实很难的，尝试太小的值，信息传不过去（2.1.1中权重分布都在0），值太大的时候梯度信息传递过去了，他们又进入了饱和区，梯度缺变成了0（2.1.2中权重不是1就是-...在较浅的层中效果还不错，但是随着神经网络层数的增加，权重趋势却是越来越接近0。 那如何解决ReLU激活函数的初始化？
深度学习最佳实践之权重初始化 基础和符号 考虑一个L层神经网络，它具有L-1个隐藏层和1个输出层。层L的参数（权重和偏置表示为 ? 除了权重和偏置之外，在训练过程中，还会计算以下中间变量 ?...训练一个神经网络由4个步骤组成： 1.初始化权重和偏差。 2.正向传播：有输入X，权重W和偏置b，我们们计算每一层Z和A。在最后一层，我们计算 ? ，它可能是 ?...初始化权重 建立网络时需要注意的一个起点是正确初始化权重矩阵。在我们考虑在训练模型时可能导致问题的有两种情况： 1. 将所有权重初始化为0 这使得你的模型等价于线性模型。将所有权重设为0时，对 ?...权重更新较小，导致收敛速度变慢。这使损失函数的优化变得缓慢。在最坏的情况下，这可能会完全阻止神经网络的进一步训练。...如前所述，它们可以初始化为0。 结论 在这篇博客中，我们介绍了权重初始化陷阱和一些缓解技术。
受到自然界早成行为及先天能力的启发，在这项工作中，研究者构建了一个能「自然」执行给定任务的神经网络。也就是说，找到一个先天的神经网络架构，然后只需要随机初始化的权重就能执行任务。...一般神经网络在架构内随机初始化权重，再学习权重以找到最优解，这样的模型就能完成特定任务。一般只要架构足够「大」，那么它很可能包含最优解，梯度下降也就能大致找到它了。...Schmidhuber 等人 [96] 展示了使用习得线性输入层的随机初始化 LSTM 可以预测时序，而传统 RNN 不行。...受随机初始化 CNN 和 LSTM 的启发，该研究旨在搜索权重无关的神经网络，即这些具备强归纳偏置的网络可以使用随机权重执行不同任务。...通过每次 rollout 时采样单个共享权重，与权重无关的神经网络搜索在避免权重训练的同时，探索神经网络拓扑结构的空间。
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