https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51673458 https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78668884 https://blog.csdn.net/kangroger/article/details/61414426 https://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8027283.html 神经网络中权值初始化的方法 <Understanding

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后,一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化.适当的权值初始化可以加快模型的收敛,而不恰当的权值初始化可能引发梯度消失或者梯度爆炸,最终导致模型无法收敛.下面分 3 部分介绍.第一部分介绍不恰当的权值初始化是如何引发梯度消失与梯度爆炸的,第二部分介绍常用的 Xavier 方法与 Kaim

设计好神经网络结构以及loss function 后,训练神经网络的步骤如下: 初始化权值参数 选择一个合适的梯度下降算法(例如:Adam,RMSprop等) 重复下面的迭代过程: 输入的正向传播 计算loss function 的值 反向传播,计算loss function 相对于权值参数的梯度值 根据选择的梯度下降算法,使用梯度值更新每个权值参数 初始化 神经网络的训练过程是一个迭代的过程,俗话说:好的开始就是成功的一半,所以的权值参数的初始化的值对网络最终的训练结果有很大的影响. 过大或者

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia

pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用. 介绍分两部分: 1. Xavier,kaiming系列: 2. 其他方法分布 Xavier初始化方法,论文在<Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks> 公式推导是从“方差一致性”出发,初始化的分布有均匀分布和正态分布两种. 1. Xavier均匀分布 torch.nn.init.xavi

global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00

激活函数的选择: 西格玛只在二元分类的输出层还可以用,但在二元分类中,其效果不如tanh,效果不好的原因是当Z大时,斜率变化很小,会导致学习效率很差,从而很影响运算的速度.绝大多数情况下用的激活函数是ReLu,带泄露的ReLu效果更好,但并不常用. 使用非线性激活函数的原因:如果用线性激活函数,那么隐藏层就会失去作用. 西格玛激活函数的斜率: tanh激活函数: ReLU: Leaky ReLU: 权值w初始化的值不能全为0,因为如果全为0,那么隐藏层的每个单元都是对称的了,即每个单元都做相同的

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1459 题意:中文题诶- 思路:带权值的最短路,这道题数据也没啥特殊,spaf,floyd, dijkstra 都可以过,我这里就写个dijkstra好了．．． dijkstra算法和最小生成树的prime有点像,prime算法是将所有点分成两个点集s, w,初始时s中只有一个点,然后依次将w中距离s集合最近的点加入s集合中,直至w为空集．． 这两个算法的区别

Wormholes Time Limit: 2000 MS Memory Limit: 65536 KB 64-bit integer IO format: %I64d , %I64u   Java class name: Main [Submit] [Status] [Discuss] Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A w

题意:给定N个点,M条边,M >= N-1.已知M条边都有一个权值,已知前N-1边能构成一颗N个节点生成树,现问通过修改这些边的权值使得最小生成树为前N条边的最小改动总和为多少? 分析:由于计算的最小改动且为最小生成树则显然前N-1条边肯定权值都减少,后面的边权值都增加.由于选择的边为前N-1得到最小生成树,因此首先将N-1条边构图,然后对后面的每一条边,那么这条边所构成的环中,有任意一条边的a与该边b,设原始权重为w[a],w[b],改变量为d[a],w[b],则有w[a] - d[a] <

Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A wormhole is very peculiar because it is a one-way path that delivers you to its destination at a time that is BEFORE you entered the wormhole! Eac

畅通project Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 16075    Accepted Submission(s): 6677 Problem Description 省政府"畅通project"的目标是使全省不论什么两个村庄间都能够实现公路交通(但不一定有直接的公路相连,仅仅要能间接通过公路可达就可以).经过

[问题描述] 对于一个带负权值边的有向图,实现Bellman-Ford算法,求出从指定顶点s到其余顶点的最短路径,并判断图中是否存在负环. package org.xiu68.exp.exp10; public class Exp10_1 { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int[][] edges=new int[][]{ {0,10,0,4,1}, {0,0,0,0,0}

Hello everyone! I am your old friend Rikka. Welcome to Xuzhou. This is the first problem, which is a problem about the minimum spanning tree (MST). I promise you all that this should be the easiest problemeasiest problem for most people. A minimum sp

最近在线段树的世界里遨游,什么都能用线段树做,这不又一道权值线段树了么. ZYB's Premutation Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 1029    Accepted Submission(s): 528 Problem Description ZYB has a premutation P ,but he o

传送门:http://poj.org/problem?id=3565 Ants Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7650   Accepted: 2424   Special Judge Description Young naturalist Bill studies ants in school. His ants feed on plant-louses that live on apple tree

Cyclic Tour Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 1197    Accepted Submission(s): 626 Problem Description There are N cities in our country, and M one-way roads connecting them. Now Li

问题的提法是:给定一个没有负权值的有向图和其中一个点src作为源点(source),求从点src到其余个点的最短路径及路径长度.求解该问题的算法一般为Dijkstra算法. 假设图顶点个数为n,则针对其余n-1个点需要分别找出点src到这n-1个点的最短路径.Dijkstra算法的思想是贪心法,先找出最短的那条路径,其次找到次短的,再找到第三短的,依次类推,直到找完点src到达其余所有点的最短路径.下面举例说明算法和贪心过程. 如下图所示(该图源自<数据结构预(用面向对象方法与C++语言描述)(