pytorch 卷积的初始化只能是kaiming吗 / 张生荣

对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解

函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. ...

目录前言一.经典的卷积神经网络二.迁移学习的目标三.好处四.步骤五.代码前言在深度学习训练的过程中,随着网络层数的提升,我们训练的次数,参数都会提高,训练时间相应就会增加,我们今天来了 ...

目录 pytorch中的权值初始化 pytorch中的权值初始化官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Modu ...

在TensorFlow中,权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的. 而PyTorch则提供了另一种方法:首先应该声明张量,然后修改张量的权重.通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权 ...

先看Pytorch中的卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dil ...

目录 LeNet 模型训练在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...

目录前言一.技术介绍二.实现途径三.总结前言上篇文章,讲了经典卷积神经网络-resnet,这篇文章通过resnet网络,做一些具体的事情. 一.技术介绍总的来说,第一步首先要加载数据集, ...

卷积卷积在数据分析中无处不在.几十年来,它们一直被用于信号和图像处理.最近,它们成为现代神经网络的重要组成部分.如果你处理数据的话,你可能会遇到错综复杂的问题. 数学上,卷积表示为: 尽管离散卷积在 ...

路径: https://pytorch.org/docs/master/nn.init.html#nn-init-doc 初始化函数:torch.nn.init # -*- coding: utf-8 ...

目录容量控制和预处理读取数据集 2012年,AlexNet横空出世.它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征.它一举打破了计算机视觉研究的现状.AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大 ...

权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生. 在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考. 注意:第一种方法不推荐.尽量使用后两种方法. # ...

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.nu ...

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,复杂的网络也意味着更加容易过拟合. 于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防 ...

初始化类,结构和枚举当 Swift 声明后准备初始化类实例.初始值被初始化为存储属性,并且新的实例的值也被进一步进行初始化.创建初始化函数的关键字是通过 init() 方法.Swift 初始化不同于 ...

import numpy as np import sys def conv_(img, conv_filter): filter_size = conv_filter.shape[1] result ...

目录概述实现机制详解 POD类型的列表初始化含有构造函数的类的列表初始化(C++11) 列表初始化用于函数返回值引入std::initializer_list 代码验证应用列表初始化防止类 ...

目录定义特性初始化阶段计算阶段成员变量的初始化顺序定义我们先来看一个例子 Date(int year, int month, int day)//带参构造函数 :_year(year) ...

目录一.引入二.初始化的概念区分三.语法格式及使用四.注意事项[] 五.总结与提炼一.引入我们知道,对于下面这个类A的成员变量_a1和_a2属于[声明],还没有在内存中为其开辟出一块空间以 ...

第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字. 第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make. 第三步是修改nc ...