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  • ZXMP M820网元初始化

    2010-04-30 13:21:54
    ZXMP M820设备是一款智能型波分复用设备,可加载WASON控制平面,作为iWDM产品和传统的M800/M900产品在监控上有很大的区别,为了兼容原来的单板总线,整个系统有两套总线:IP总线和数据总线。
  • 网络参数初始化

    2019-01-06 09:08:39
    参考:《解析深度学习——卷积神经网络原理与...一、Xaiver参数初始化方法和He参数初始化方法 (1)Xaiver参数初始化方法 随机初始化+方差大小的规范化 , n指输入神经个数n_in,也可以指定为(n_in+n_out)/2...

    参考:《解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践》

    网址:http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf

    实际应用中,随机参数服从高斯分布或均匀分布

    一、Xaiver参数初始化方法和He参数初始化方法

    (1)Xaiver参数初始化方法

    随机初始化+方差大小的规范化

    , n指输入神经元个数n_in,也可以指定为(n_in+n_out)/2。

    Xaiver参数初始化方法收敛速度快原因:维持了输入输出数据分布方差的一致性。具体分析:

    缺点:未考虑非线性函数对输入的影响。

    (2)He参数初始化方法

    将Xaiver参数初始化方法中方差规范化的分母改为

    (3)上述两种方法比较

    (4)使用均匀分布的修改

    Xaiver参数初始化方法

    He参数初始化方法

    二、其他参数初始化方法

    (1)使用预训练模型的参数进行初始化——首选

     

    (2)数据敏感的参数初始化方式 ,是一种根据自身任务数据集量身定制的参数初始化方式,读者在进行自己训练任务时不妨尝试一下。

     

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  • 网络权重初始化方法

    2020-06-10 15:11:10
    如何开始一个网络训练,参数初始化方法。了解就行不是很重要。 初始化方法initialization Methods 如何开始一个训练?参数初始化是怎么进行的? 1.Gaussian N(0,1) 将CNN网络的所有参数都初始化为均值为0,标准差...

    如何开始一个网络训练,参数初始化方法。了解就行不是很重要。

    初始化方法initialization Methods

    如何开始一个训练?参数初始化是怎么进行的?

    1.Gaussian N(0,1)

    将CNN网络的所有参数都初始化为均值为0,标准差为1且符合高斯分布的方法,这种方法是十分naive的。同样的方法还有:

    • 初始化为0;所有神经元梯度相同,参数最终相同
    • 初始化均值为0,方差为1,且控制量纲 * 0.001;只适合浅层网络,随着网络层的传递,方差会减小,维持不住学习需要的信息量,出现数据塌缩

    2.Xavier[2010]

    2010年出现,最开始是为了无激活函数的网络和tanh来选的

    std=2numin+numoutchannelinchanneloutstd = \sqrt {\frac {2}{num_{in} + num_{out}}} 方差由 channel_{in}和channel_{out}决定

    3.Kaiming(MSRA/He) [2015]

    std=2numinchannelinstd = \sqrt {\frac {2}{num_{in} }}方差由 channel_{in}决定

    注:好的方法都是为了维护训练过程中保持足够的数据量,数据量就是由方差决定的,方差到0后将会失去梯度(偏离非线性层的中心位置),要保证一直有var。

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  • 现在在做一个二值卷积神经网路的问题,利用正则项来使最优解的绝对值趋近于一个值alpha。然后在训练完成之后我想比较正则系数λ递增后,训练值会发生什么变化。 这是我的代码: ``` Lambda = 0 print('---...
  • 现有的 网络参数 初始化 方法 全零初始化 网络参数初始化方法 最粗暴的 莫过于 全零初始化 。顾名思义,所有参数全部初始化为0。想法很好,简便省事儿,还可使得初始化全零时参数的期望与网络稳定时参数的期望...

    现有的 网络参数 初始化 方法

    全零初始化

    网络参数初始化方法 最粗暴的 莫过于 全零初始化 。顾名思义,所有参数全部初始化为0。想法很好,简便省事儿,还可使得初始化全零时参数的期望与网络稳定时参数的期望一致为0。

    But,参数全为0,那么同层网络中,所有神经元的输出必然相同。而相同的输出,意味着。。梯度更新完全一样。。。那模型还训练个卵。。。。

    随机初始化

    于是最常用的就是 随机初始化 。通过一套机制来随机生成参数填充。

    在 tensorflow 中具体体现在指定 initializertf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d() ,例如:

    weights = tf.get_variable(name="weights", shape=[2, 2, in_channel, out_channel],
                              initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer_conv2d())

    数据敏感初始化

    当然,还有一些偏门左道的初始化方法,比如 数据敏感的 参数初始化 方式 ,即根据自身任务数据集个性化定制的参数初始化方式。

    症结

    但这些参数初始化方法都是建立在对各网络层 一视同仁 的基础上,用同一套简单机制去填喂初始参数。

    那么,有没有 “因材施教式” 的 参数初始化 办法 呢?

    思考

    初始化后的深度学习模型的训练就像一个婴孩。在训练过程中,各网络层 总数不变,但在梯度下降的 引导 下,不断 分化 成各种 功能层 。各功能层 协作 ,使得模型成熟而强大。

    纵观生物界,同一物种的分化基本都遵循一定规律。那么神经网络这种 “生物”,相信也 必然 有它的 分化规律,正亟待各位大佬们去发现和总结。

    解决方法

    思考: 神经网络层 的 功能识别 一文中,我提出了 对 神经网络层 进行 功能识别 这么一个idea。那么这个idea自然也可以延伸到 改进 现有的 网络参数初始化 方法 上来。

    首先,对现有的经典网络结构进行 各 神经网络层 功能识别

    其次,将得到的识别结果进行 数据对比和分析 ,总结出规律。(例如得到下表这种效果)

    对应层的深度范围 颜色 边缘 纹理 肢干 整体
    约前20%
    20%~40%
    40%~60%
    60%~80%
    80%~100%


    在表中可大致看出各深度范围的网络层 可能对应的大概功能(但是实际情况中,网络结构部件千变万化,肯定不是仅仅考虑“深度”这么一个变量。这边只是用最简单的网络结构举个例子)

    最后,将不同深度范围的网络层,在初始化阶段“分而(初始)化之” 。即 分别 初始化 为该部分对应的 模板滤波器集 。节省 后期 分化 任务量,从而在初始化的时候就赢在起跑线。

    对优点和缺点的预估

    可能的优点

    可以预见的是,初始化阶段使用该新方法,加快 收敛速度 是一定的,毕竟赢在了起跑线。

    可能的缺点

    会不会比随机初始化方法更容易陷入过拟合,这个我就不敢肯定了。需要在具体问题上再具体分析。

    写在最后

    一言以蔽之:不直接拿成熟模型来迁移学习,只参照了人家的套路。

    一点拙见,可以一试。等最近几个月忙完,我打算找个时间看看能不能亲手实现之。

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  • 为了避免奇异解,提高网络性能,给出一种回声状态网络的权值初始化方法(WIESN).利用柯西不等式和线性代数确定优化的初始权值的范围与输入维数、储备池维数、输入变量和储备池状态相关,从而确保神经的输出位于sigmoid...
  • 权重初始化

    2018-12-13 18:01:10
    在开始训练网络之前,还需要初始化网络的参数。 错误:全零初始化。让我们从应该避免的错误开始。在训练完毕后,虽然不知道网络中每个权重的最终值应该是多少,但如果数据经过了恰当的归一化的话,就可以假设所有权...

    在开始训练网络之前,需要初始化网络的参数。

    • 错误:全零初始化

      虽然可以假设最终的权重数值中,大约一半为正数,一半为负数,但不能因此把这些权重的初始值都设为 0。

      因为如果网络中的每个神经元都计算出同样的输出,它们就会在反向传播中计算出同样的梯度,从而进行同样的参数更新,导致所有隐层单元都只学习到一个相同的特征,神经元之间就失去了不对称性的源头。

    • 小随机数初始化

      因此,权重初始值要非常接近 0 又不能等于 0。解决方法就是将权重初始化为很小的随机数值,以此来打破对称性 (Symmetry breaking)。对于 ReLU 激活函数, 权值通常初始化为:

      w=np.random.randn(n)2nw = np.random.randn(n) * \sqrt{\frac{2}{n}}

      其中,randn() 函数是基于零均值和标准差的一个高斯分布来生成随机数。如果神经元刚开始的时候是随机且不相等的,那么它们将计算出不同的更新,各自学习到不同的特征。

    • 偏置(biases)的初始化

      通常将偏置初始化为 0,这是因为随机小数值权重矩阵已经打破了对称性。对于 ReLU 非线性激活函数,有研究人员喜欢使用如 0.01 这样的小数值常量作为所有偏置的初始值,这是因为他们认为这样做能让所有的 ReLU 单元一开始就激活,这样就能保存并传播一些梯度。然而,这样做是不是总是能提高算法性能并不清楚(有时候实验结果反而显示性能更差),所以通常还是使用0来初始化偏置参数。

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  • 参数初始值的选取十分关键,关系到网络的优化效率和泛化能力。 基于固定的方差 比如均匀分布,高斯分布初始化参数...尽可能保持每个神经的输入和输出的方差一致,根据神经的连接数量进行自适应的调整初始化分布...
  • 好的初始化可以加速梯度下降的收敛速度,增加收敛的可能性。1.初始化np.zeros(),最为简单,里面的维度需要括号括起来。记住w和b的shape。 准确率0.5/0.5,全部分为类别0。全部参数初始化为0,会使网络无法打破对称...
  • 参数初始化Weight Initialization 全零初始化:无法进行模型训练 随机初始化:使用小的随机数(高斯分布,零均值,1e-2标准差)初始化 小网络可以,对于深度网络有问题。网络输出数据分布的方差会随着神经的个数...
  • 基本的神经网络的知识(一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等)小夕已经介绍完毕,本文先讲一下深度前馈网络的BP过程,再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。...
  • 在开始训练网络之前,还需要初始化网络的参数。方式有: 错误:全零初始化。让我们从应该避免的错误开始。在训练完毕后,虽然不知道网络中每个权重的最终值应该是多少,但如果数据经过了恰当的归一化的话,就可以...
  • 权重初始化方法及适用情况

    千次阅读 2019-06-19 23:55:36
    1. Gaussian 从具有固定均值(例如0)和固定2的标准差(例如0。01)的搞死分布中随机抽取权重,这是最常用的. ...其中w是所有讨论的神经初始化分布,而n_in是摄入神经的神经的数量,使用的分布通常是高斯...
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  • 权重一定不能全零初始化。因为这会导致神经在前向传播中计算出同样的输出,然后在反向传播中计算出同样的梯度,从而进行同样的权重更新。这就产生了大量对称性神经。 通常采用小随机数初始化,通过这样来打破...
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  • 深度学习-六种权重初始化

    千次阅读 2019-06-30 13:13:25
    模型权重的初始化对于网络的训练很重要, 不好的初始化参数会导致梯度传播问题, 降低训练速度; 而好的初始化参数, 能够加速收敛, 并且更可能找到较优解。 六种权重初始化 一、W初始化为0 在线性回归和logistics...
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  • NN模型设置--参数初始化

    千次阅读 2018-12-04 10:11:23
    参数初始化的原理   权值初始化对网络优化至关重要。早年深度神经网络无法有效训练的一个重要原因就是早期人们对初始化不太重视。   模型对初始的参数是很敏感的,如果参数都很大,那么经过wx+b这个线性函数时...
  • 【深度学习】深度学习权重初始化

    千次阅读 2017-07-28 14:58:22
    权重的初始化在深度神经网络中起着比较大的重要,算是一个trick,但在实际应用上确是个大杀器。 1. 如果一开始把网络中的权重初始化为0,会发生什么? 因为权重初始为0, 由于网络中的神经的更新机制完全相同,...
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  • 首先需要初始化我们的仓库,将我们的项目纳入git版本管理:进入到项目目录,git init 初始化仓库,初始化后,当前目录下会生成一个.git文件夹,里面是版本的数据:托管到GiteeGitee官网地址:https://gi...
  •   首先说一个误区,那就是将所有权值都初始化为0。我们不知道训练网络中每个权重的最终值应该是多少,但是通过适当的数据规范化,可以合理地假设大约一半的...下面介绍几种权值初始化的方法: 1. Small random number
  • 高级模型初始化(RBM)

    千次阅读 2018-11-11 20:25:31
    神经之间的连接是全连接,即可见层中的每一个神经与隐藏层中的神经相连,隐藏层中的神经也与可见层中的每一个神经连接。 BMP简单解释 能量函数和概率分布 RBM模型是一个基于能量的模型,因此要...
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  • Keras中权重weight的初始化

    千次阅读 2019-07-04 09:58:49
    以下代码段定义了 一个包含 12 个人工神经的单层 网络,它预计有 8 个输入变量 ( 也称为特征): from keras.models import Sequential model =Sequential() model.add(12,input_dim=8,...

空空如也

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