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进一步聊聊weight initialization

深度学习模型训练的过程本质是对weight(即参数W)进行更新,这需要每个参数有相应的初始值. 有人可能会说:"参数初始化有什么难点?直接将所有weight初始化为0或者初始化为随机数!" 对一些简单的机器学习模型,或当optimization function是convex function时,这些简单的方法确实有效. 然而对于深度学习而言,非线性函数被疯狂叠加,这便是一个非凸函数,如何选择参数初始值便成为一个值得探讨的问题. 研究的目的是:选择更适合的初始化方法,使得目标函数更容易…

[深度学习] 权重初始化--Weight Initialization

深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响! 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种,暂且称之为He Initialization: import numpy as np W = np.random.randn(node_in, node_out) / np.sqrt(node_in / 2) 使用Batch Normalization Layer可以有效降低深度网络对weight…

(转载）深度学习的weight initialization

本文转自:谷歌工程师:聊一聊深度学习的weight initialization TLDR (or the take-away) Weight Initialization matters!!! 深度学习中的weight initialization对模型收敛速度和模型质量有重要影响! 在ReLU activation function中推荐使用Xavier Initialization的变种,暂且称之为He Initialization: 使用Batch Normalization Layer…

[CS231n-CNN] Training Neural Networks Part 1 : activation functions, weight initialization, gradient flow, batch normalization | babysitting the learning process, hyperparameter optimization

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________…

深度学习 weight initialization

转自: https://www.leiphone.com/news/201703/3qMp45aQtbxTdzmK.htmla https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51338178  [原理推导] 背景 深度学习模型训练的过程本质是对weight(即参数 W)进行更新,这需要每个参数有相应的初始值.有人可能会说:“参数初始化有什么难点?直接将所有weight初始化为0或者初始化为随机数!”对一些简单的机器学习模型,或当optimizatio…

Coursera Deep Learning 2 Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1, Assignment(Initialization)

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Initialization Welcome to the first assignment of "Improving Deep Neural Networks". Training your neural network requires specifying an initial value of the weights. A well chosen initialization method will help…

（原）torch的训练过程

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址: http://ju.outofmemory.cn/entry/284587 https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/criterion.md 假设已经有了model=setupmodel(自己建立的模型),同时也有自己的训练数据input,实际输出outReal,以及损失函数criterion(参见第二个网址),则使用…

[Hinton] Neural Networks for Machine Learning - Converage

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大…

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive fields of units in deep convolutional networks. The receptive field size is a crucial issue in many vis…

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 5

Setting up the data and the model 前面我们介绍了一个神经元的模型,通过一个激励函数将高维的输入域权值的点积转化为一个单一的输出,而神经网络就是将神经元排列到每一层,形成一个网络结构,这种结构与我们之前介绍的线性模型不太一样,因此score function也需要重新定义,神经网络实现了一系列的线性映射与非线性映射,这一讲,我们主要介绍神经网络的数据预处理以及score function的定义. data processing 给定一个训练集,S={xi∈RD|i…