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  • 常用的初始化方法有四种,分别是高斯初始化、Xavier初始化和MSRA初始化。它们一般都把偏置初始化为0,但对权值进行随机初始化。其中,高斯初始化比较容易理解,就是根据某个高斯分布来初始化权值,但均值通常选0,...

    在训练神经网络之前,必须对其全值和偏置进行初始化。常用的初始化方法有四种,分别是高斯初始化、Xavier初始化和MSRA初始化。它们一般都把偏置初始化为0,但对权值进行随机初始化。其中,高斯初始化比较容易理解,就是根据某个高斯分布来初始化权值,但均值通常选0,方差需要按经验人工选择。下面对Xavier和MSRA以及He做进一步的说明。

    Xavier的基本思想是保持信息在神经网络中流动过程的方差不变。假设激活函数是关于0点对称的,且主要针对于全连接神经网络,适应于tanh和softsign。这种方法在实际应用时根据一个均匀分布来初始化权值。如果某个神经元y_jn 个输入 x_1,x_2,...,x_n ,相应的连接权值为 w_{ij} ,则满足关系:

    y_j = w_{1j}x_1+w_2jx_2+...+w_{nj}x_n +b

    那么采用Xavier进行初始化的方法就是:

    w_{ij}\sim U[-\frac{sqrt(6)}{sqrt(n_i+n_i+1)},\frac{sqrt(6)}{sqrt(n_i+n_i+1)}],b=0

    MSRA的基本思想与Xavier类似,但主要是针对ReLU和PReLU激活函数来设计的。这种方法在实际应用时根据一个方差为\delta =sqrt(2/n) 的零均匀高斯分布来初始化权值,即

    w_{ij} \sim N(0,\frac{2}{n}), b=0

    He的基本思想是正向传播时,状态值的方差保持不变;反向传播时,关于激活值的梯度的方差保持不变。

    适用于ReLU的初始化方法:

    w_{ij} \sim N(0,sqrt(\frac{2}{n_i})), b=0

    适用于Leakly ReLU的初始化方法:

    w_{ij} \sim N(0,sqrt(\frac{2}{(1+\alpha^2)n_i})), b=0

    在darknet中CNN的权值初始化采用He的方法,具体实现见源码。后续我们会在【darknet源码解析】系列中详细讲解其实现。

    完,

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  • RNN输入数据初始化,预处理

    千次阅读 2019-07-03 23:57:41
    RNN输入数据初始化,预处理, 此例子将文本,i love you ,you love me? 如果是10个字符预测一个字符,则转化成 [iloveyouyo-u], [loveyouyou-l]这种,时序数据,然后在向量化,此处为One-hot #!/usr/bin/env ...

    RNN输入数据初始化,预处理,

    此例子将文本,i love you ,you love me?

    如果是10个字符预测一个字符,则转化成 [iloveyouyo-u],    [loveyouyou-l]这种,时序数据,然后在向量化,此处为One-hot

    
    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*- 
    # Author: Jia ShiLin
    
    import numpy as np
    from keras.utils.vis_utils import plot_model
    
    fin =open('wonderland.txt','rb')
    #去除断行,和非ASCII字符,预处理后放入text变量中
    lines = []
    for line in fin:
        line = line.strip().lower()
        line = line.decode('ascii','ignore')
        
        if len(line)==0:
            continue
        lines.append(line)
    
    fin.close()
    text = ' '.join(lines)
    
    #字符级别的RNN,将字典设置为文中出现的字符,例子中有42个字符,
    #因为要处理的是字符的索引,非字符本身,创建必要的查询表
    chars = set([c for c in text])
    nb_chars = len(chars)
    char2index = dict((c,i) for i,c in enumerate(chars))
    index2char = dict((i,c) for i,c in enumerate(chars) )
    
    #创建输入和标签,通过step变量给出字符数目,这里为1,来步进遍历文本,
    # 提取大小为SEQLEN变量定义值,这里为10,的文本段
    #通过文本段来预测,文本段下一字符为标签字符,即为预测字符
    SEQLEN =10
    STEP =1
    
    input_chars = []#一句话中连续的十个字符
    label_chars = []#接下来的的一个字符
    for i in range(0,len(text) -SEQLEN,STEP):
        input_chars.append(text[i:i+SEQLEN])
        label_chars.append(text[i+SEQLEN])
        
    
    #把输入和标签文本向量化,RNN输入每行都对应了前面的一个输入文本,输入中共有SEQLEN个字符,
    #字典大小是nb_chars给定,
    #把输入字符表示成one_hot编码,大小为nb_chars 的向量,这样每一行输入就是一个大小为SEQLEN和nb_chars的张量,输出是一个单一的字符,我们将输出标签表示为一个nb_chars的one_hot编码向量
    X = np.zeros((len(input_chars),SEQLEN,nb_chars),dtype=np.bool)
    Y = np.zeros((len(input_chars),nb_chars),dtype=np.bool)
    
    for i ,input_char in enumerate(input_chars):
        for j ,ch in enumerate(input_char):
            X[i,j,char2index[ch]] =1
        Y[i,char2index[label_chars[i]]]=1

     

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  • C语言-二维数组的初始化、输出、输入

    万次阅读 多人点赞 2019-04-11 11:52:32
    分行初始化(全部初始化): int a[2][3]={ {1,2,3}, {4,5,6} }; 分行初始化(部分初始化): int a[2][3]={ {1,2}, {4} }; 方法2(不常用): 按元素的顺序初始化(全部初始化): 部分...

    方法1:

    分行初始化(全部初始化):

    int a[2][3]={
        {1,2,3},
        {4,5,6}
    };

     

    分行初始化(部分初始化):

    int a[2][3]={
        {1,2},
        {4}
    };
    

     

    方法2(不常用):

     

    按元素的顺序初始化(全部初始化):

     

    部分初始化(部分初始化):

     

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    
    int main(void) {
    
    	/*定义、初始化一个数组*/
    	int a[2][3] = {
    		{1,2,3},
    		{4,5,6}
    	};
    
    	/*输出数组元素*/
    	for (int i = 0; i < 2; i++) {
    		for (int j = 0; j < 3; j++) {
    			printf("%d ", a[i][j]);
    		}
    		printf("\n");	
    	}
    	printf("\n");
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }

     

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    
    #define ROW_NUMBER 3
    #define COL_NUMBER 2
    
    int main(void) {
    
    	int a[ROW_NUMBER][COL_NUMBER];
    	int i;
    
    	/*接受用户输入*/
    	for (int i = 0; i < ROW_NUMBER; i++) {
    		printf("Please input %dth numbers:", i + 1);
    		for (int j = 0; j < COL_NUMBER; j++) {
    			scanf_s("%d", &a[i][j]);
    		}
    	}
    
    	/*输出数组*/
    	for (int i = 0; i < ROW_NUMBER; i++) {
    		for (int j = 0; j < COL_NUMBER; j++) {
    			printf("%d ", a[i][j]);
    		}
    		printf("\n");
    	}
    
    	system("pause");
    	return 0;
    }

     

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  • 权重初始化

    千次阅读 2018-01-06 21:12:12
    如果权重不初始化,全部为0,那么每个神经节点的值均相同,因此在反向传播时,每个权重的梯度为输入该节点的输入x与上一层的梯度乘积,因此相等,则神经网络每个神经节点同等更新,不具有差异性 是否可以用高斯分布...

    权重初始化

    权重初始化指的是在神经网络开始训练之前预先设定值的过程,那么问题来了

    为什么权重需要初始化呢?

    如果权重不初始化,全部为0,那么每个神经节点的值均相同,因此在反向传播时,每个权重的梯度为输入该节点的输入x与上一层的梯度乘积,因此相等,则神经网络每个神经节点同等更新,不具有差异性

    是否可以用高斯分布来初始化权重?

    当然可以,
    1)我们首先想到的是用小随机数来初始化权重,如0.01,这样,可以打破0初始值的对称性,但是,小初始值也存在一个问题,在神经网络层数少的情况下没有问题,但是层数一旦比较深,那么梯度传递到最初的几层时会趋近于0,因为w权重的梯度为输入x,与上一层的梯度乘积,不断将梯度乘以很小的数,会使其消失。
    2)那么是可以换大随机数初始化呢?比如1,显然不行,之前在sigmoid和tanh激活函数时提到,如果权重过大,会造成梯度饱和的现象,这主要是由于在这两个函数中,值域趋于正负1时,梯度趋近于0
    除此之外,简单的用0.01或者1这样的值来随机产生权重还存在这样的问题,即在数据规模不同的情况下,方差数据分布的方差也不同,数据量越大,方差越大,而神经网络本质上就是学习数据的分布情况。因此,在初始化时,我们应该使用1/sqrt(n)来校准,其中n为输入数据的规模。

    还可以稀疏初始化

    为了打破0初始化的对称性,又不想初始化所有权重,我们可以让每个神经元稀疏的初始化少量数目的权重,通常情况下,我们取10

    偏置初始化

    除了权重,还有偏置,偏置的通常情况下没有权重初始化那么重要,我们一般用0处理,也有人指出,我们应该用很小的数值初始化,以便于在激活函数为Relu时尽快被激活,但是实验中,这样做的结果并不总是理想的。

    Relu的初始化方式

    使用1/sqrt(n)来校准,对于tanh函数有效,但是对于Relu并不好,这主要是因为max函数令方差减半因此应该用sqrt(2/n)来校准。

    batch normalization

    对于以上繁琐的初始化过程,loffe和Szegedy提出了batch normalization的方法,该层是在全连接层和激活函数之间添加,我们可以这样考虑,我们都希望输入是零中心化和归一化数据,但是经过了每层之后,输入的分布会发生变化,这样将会对后续层的学习产生影响,如果在权重之后加入这样的层,使数据分布依旧为零中心化和归一化的,是不是对后续的学习会有帮助呢?但是单纯的将分布拉回来也存在着这样一个问题,前一层好不容易学习出来的分布,被强行拉回,对最后的结果到底有利还是有弊呢,因此这里,在归一化之后,尝试重构原来的分布,而重构的参数gamma和beta是学习得到的,当gamma为输入数据的标准差且beta为均值时,就恢复了之前的分布。所以从某种意义上,也是归一化分布与学习到分布的一种博弈选择。同样,该层也可以在图像处理领域,也可以用于卷积层之后。

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  • 初始化hdfs

    千次阅读 2019-04-11 20:06:32
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初始化输入