权重初始化
深度学习优化策略—权重、权重初始化与权重衰减「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。权重的维度保持为 2 的幂即便是运行最先进的深度学习模型，使用最新、最强大的计算硬件，内存管理仍然在字节（byte）级别上进行。所以，把参数保持在 64, 128, 512, 1024 等 2 的次方永远是件好事。这也许能帮助分割矩阵和权重，导致学习效率的提升。当用 GPU 运算，这变得更明显。权重初始化 （Weight Initialization）永远用
日期 2023-06-12 10:48:40
Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化
Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化 目录 在Tensorflow的不同版本中实现Xavier参数权重初始化 Tensorflow1版本中实现
日期 2023-06-12 10:48:40
DL之DNN优化技术：采用三种激活函数(sigmoid、relu、tanh)构建5层神经网络，权重初始值(He参数初始化和Xavier参数初始化)影响隐藏层的激活值分布的直方图可视化
DL之DNN优化技术：采用三种激活函数(sigmoid、relu、tanh)构建5层神经网络，权重初始值(He参数初始化和Xavier参数初始化)影响隐藏层的激活值分布的直方图可视化 目录
日期 2023-06-12 10:48:40
Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化
Tensorflow：在Tensorflow的不同版本中如何实现Xavier参数权重初始化 目录 在Tensorflow的不同版本中实现Xavier参数权重初始化 Tensorflow1版本中实现
日期 2023-06-12 10:48:40
DL之DNN优化技术：采用三种激活函数(sigmoid、relu、tanh)构建5层神经网络，权重初始值(He参数初始化和Xavier参数初始化)影响隐藏层的激活值分布的直方图可视化
DL之DNN优化技术：采用三种激活函数(sigmoid、relu、tanh)构建5层神经网络，权重初始值(He参数初始化和Xavier参数初始化)影响隐藏层的激活值分布的直方图可视化 目录
日期 2023-06-12 10:48:40DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNet【5*100+ReLU】对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值（Xavier参数初始化、He参数初始化）性能差异
DL之DNN优化技术：自定义MultiLayerNet【5*100+ReLU】对MNIST数据集训练进而比较三种权重初始值（Xavier参数初始化、He参数初始化）性能差异 导读 #思路：观察不同的权重初始值(std=0.01、Xavier初始值、He初始值)的赋值进行实验&#
日期 2023-06-12 10:48:40[DeeplearningAI笔记]第二章1.10-1.12梯度消失,梯度爆炸,权重初始化
[DeeplearningAI笔记]第二章1.10-1.12梯度消失,梯度爆炸,权重初始化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.10 梯度消失和梯度爆炸 当训练神经网络,尤其是深度神经网络时,经常会出现的问题是梯度消失或者梯度爆炸,也就是说当你训练深度网络时,导数或坡度有时会变得非常大,或非常小,甚至以指数方式变小.这加大了训练的难度. 假设你正在训练一
日期 2023-06-12 10:48:40神经网络权重初始化方法He、Xavier初始化
He初始化是何凯明等提出的一种鲁棒的神经网络参数初始化方法，动机同Xaviar初始化基本一致，都是为了保证信息在前向传播和反向传播过程中能够有效流动，使不同层的输入信号的方差大致相等。 关于参数的大部分假设同Xaviar初始化一致，但是，He初始化对应的是非线性激活函数（Relu 和 Prelu），而Xaviar初始化对应的是线性激活函数。
日期 2023-06-12 10:48:40